マシンラーニング

こちらの書籍は旧版です。最新版はマシンラーニング 第2版となります。

書籍情報
シリーズ名Rで学ぶデータサイエンス 全20巻 【6】巻
ISBN978-4-320-01926-3
判型B5 
ページ数244ページ
発行年月2009年06月
本体価格3,500円
マシンラーニング 書影
マシンラーニング

 マシンラーニングは,データから有益な情報を発掘することを目的とした技術である。その内容は多岐に渡り,長い歴史を持つ一方,近年,長足の進歩を遂げた。それらの中で本書は,重回帰,ノンパラメトリック回帰,樹形モデル,判別分析,一般化加法モデル,ニューラルネットワーク,サポートベクターマシン,生存時間解析などを扱っている。
 フリーソフトウェア「R」を活用すれば,これらの手法の実用性が増す。基本的な概念の構築から最新の手法を駆使した解析までをRプログラムを提示しながら解説している。また,それぞれの手法の統計学的な内容とRプログラムの利用法を並行して理解することができる。そのため,Rのマニュアルや出力結果を親しみにくいと感じマシンラーニングの実践を躊躇していた方々も,本書によってそうした逡巡から解放されるであろう。

目次

第1章 序論

第2章 重回帰

第3章 ノンパラメトリック回帰

第4章 Fisherの判別分析

第5章 一般化加法モデル(GAM)による判別

第6章 樹形モデルとMARS

第7章 ニューラルネットワーク

第8章 サポートベクターマシン(SVM)

第9章 生存時間解析