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[BOOKデータベースより]
第1部 Rによる計算(Rの使い方;確率の計算)
[日販商品データベースより]第2部 統計解析の基礎(機械学習の問題設定;統計的精度の評価;データの整理と特徴抽出;統計モデルによる学習;仮説検定)
第3部 機械学習の方法(回帰分析の基礎;クラスタリング;サポートベクトルマシン;スパース学習;決定木とアンサンブル学習;密度比推定)
R入門からデータを整理するための基本的な統計手法、予測に対する誤差の測り方、統計モデルによる機械学習、機械学習における主要なアルゴリズム、スパース学習などていねいに解説
機械学習を使いこなすには、確率・統計に根ざしたデータ解析の基礎理論が不可欠です。そこで本書は、業務での活用が増えている統計解析フリーソフト「R」を使って、Rの初歩から確率・統計の基礎、統計モデルによる機械学習を解説します。機械学習は、大量かつ複雑なデータを分析するのに有効とされ、ビッグデータ処理の花形技術ともいわれています。