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【図書】 Ｒではじめる機械学習

データサイズを抑えて軽量な環境で攻略法を探る -- ｉｍｐｒｅｓｓ　ｔｏｐ　ｇｅａｒ --
長橋賢吾 ／著   -- インプレス -- ２０１７．９ -- ２４ｃｍ -- １５，３１８ｐ

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タイトル Ｒではじめる機械学習
副書名 データサイズを抑えて軽量な環境で攻略法を探る
シリーズ名 ｉｍｐｒｅｓｓ　ｔｏｐ　ｇｅａｒ
著者名等 長橋賢吾 ／著  
出版 インプレス ２０１７．９
大きさ等 ２４ｃｍ １５，３１８ｐ
分類 007.1
件名 機械学習 , プログラミング（コンピュータ）
注記 欧文タイトル：Ｂｅｇｉｎｎｉｎｇ　Ｍａｃｈｉｎｅ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ　ｗｉｔｈ　Ｒ
注記 索引あり
著者紹介 フューチャーブリッジパートナーズ株式会社代表取締役、株式会社アプリックス代表取締役兼取締役社長。慶應義塾大学環境情報学部卒業。同大学院政策・メディア研究科修了、２００５年東京大学大学院情報理工学研究科修了。博士（情報理工学）。英国ケンブリッジ大学コンピュータ研究所訪問研究員を経て、２００６年日興シティグループ証券（現シティグループ証券）にてＩＴサービス・ソフトウェア担当の証券アナリストとして勤務したのち、２００９年３月にフューチャーブリッジパートナーズ株式会社を設立。著書に「これならわかるネットワーク－インターネットはなぜつながるのか？（ブルーバックス）」（講談社、２００８年５月）などがある。（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
要旨 Ｒは、統計解析のためのプログラミング言語・開発環境であり、機械学習で利用できるライブラリが数多く提供されています。ただし、膨大なデータの処理よりもプロトタイピングや検証に適しています。本書ではまず、機械学習の考え方や、その基礎となる統計についてわかりやすく説明します。それを踏まえて、代表的な機械学習の理論を押さえながら、Ｒのさまざまな活用法を解説します。本書を読んで、Ｒによる機械学習の試行や検証を始めてみましょう。
目次 第１章　Ｒと機械学習の基礎；第２章　回帰分析で目的変数の値や発生確率を予測；第３章　クラスタリング分析の３つの手法でデータを分類；第４章　主成分分析・因子分析で属性を削減し因子を特定；第５章　アソシエーション分析で関連性がある物事を見極める；第６章　サポートベクターマシンでクラス分類；第７章　アンサンブル学習と正則化―モデルの組み合わせと過学習の解決；第８章　ベイズ推定とＭＣＭＣ―事後確率や状態確率を求める；第９章　ニューラルネットワークとディープラーニング
ISBN(13)、ISBN 978-4-295-00205-5　　 4-295-00205-4
書誌番号 1113519737
URL https://opac.lib.city.yokohama.lg.jp/winj/opac/switch-detail.do?bibid=1113519737

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中央 ４階自然科学 Map 情報科学 007.1 一般書 利用可 - 2061126956 iLisvirtual

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