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資料の状態
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No. |
資料番号 |
資料種別 |
請求記号 |
配架場所 |
状態 |
貸出
|
1 |
0013050950 | 図書一般 | 007.13/スキ15/ | 書庫 | 貸出可 |
○ |
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書誌情報サマリ
タイトル |
機械学習のための確率と統計
|
人名 |
杉山 将/著
|
人名ヨミ |
スギヤマ マサシ |
出版者・発行者 |
講談社
|
出版年月 |
2015.4 |
書誌詳細
この資料の書誌詳細情報です。
書誌種別 |
図書 |
タイトル |
機械学習のための確率と統計 |
シリーズ名 |
機械学習プロフェッショナルシリーズ |
タイトルヨミ |
キカイ ガクシュウ ノ タメ ノ カクリツ ト トウケイ |
シリーズ名ヨミ |
キカイ ガクシュウ プロフェッショナル シリーズ |
人名 |
杉山 将/著
|
人名ヨミ |
スギヤマ マサシ |
出版者・発行者 |
講談社
|
出版者・発行者等ヨミ |
コウダンシャ |
出版地・発行地 |
東京 |
出版・発行年月 |
2015.4 |
ページ数または枚数・巻数 |
8,119p |
大きさ |
21cm |
価格 |
¥2400 |
ISBN |
978-4-06-152901-4 |
ISBN |
4-06-152901-4 |
注記 |
文献:p116 |
分類記号 |
007.13
|
件名 |
パターン認識
/
確率論
/
数理統計学
|
内容紹介 |
新たにデータ解析の分野に参入しようとしている研究者、技術者、学生を対象とした確率と統計の入門書。機械学習の理解に必要なトピックを厳選し、線形代数、微分積分などの基礎知識も合わせて紹介する。 |
著者紹介 |
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻博士課程修了。東京大学大学院新領域創成科学研究科教授。博士(工学)。著書に「イラストで学ぶ機械学習」がある。 |
言語区分 |
JPN |
タイトルコード |
1009811895092 |
目次 |
第1章 確率変数と確率分布 |
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1.1 基礎用語の定義/1.2 確率とは/1.3 確率変数と確立分布/1.4 確率分布の性質を表す指標/1.5 確率変数の変換 |
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第2章 離散型確率分布の例 |
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2.1 離散一様分布/2.2 二項分布/2.3 超幾何分布/2.4 ポアソン分布/2.5 負の二項分布/2.6 幾何分布 |
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第3章 連続型確率分布の例 |
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3.1 連続一様分布/3.2 正規分布/3.3 ガンマ分布,指数分布,カイ二乗分布/3.4 ベータ分布/3.5 コーシー分布とラプラス分布/3.6 t分布とF分布 |
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第4章 多次元確率分布の性質 |
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4.1 同時確率分布/4.2 条件付き確率分布/4.3 分割表/4.4 ベイズの定理/4.5 共分散と相関/4.6 独立性 |
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第5章 多次元確率分布の例 |
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5.1 多項分布/5.2 多次元正規分布/5.3 ディリクレ分布/5.4 ウィシャート分布 |
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第6章 任意の確率分布に従う標本の生成 |
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6.1 逆関数法/6.2 棄却法/6.3 マルコフ連鎖モンテカルロ法 |
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第7章 独立な確率変数の和の確率分布 |
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7.1 畳み込み/7.2 再生性/7.3 大数の法則/7.4 中心極限定理 |
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第8章 確率不等式 |
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8.1 和集合上界/8.2 確率の不等式/8.3 期待値の不等式/8.4 独立な確率変数の和と平均に関する不等式 |
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第9章 統計的推定 |
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9.1 統計的推定の基礎/9.2 最尤推定/9.3 ベイズ推論/9.4 ノンパラメトリック推定/9.5 最小二乗法/9.6 モデル選択/9.7 信頼区間 |
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第10章 仮説検定 |
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10.1 仮説検定の基礎/10.2 正規標本の期待値に関する検定/10.3 ネイマン・ピアソンの補題/10.4 分割表の検定/10.5 正規標本の期待値の差に関する検定/10.6 順位によるノンパラメトリック同一性検定/10.7 モンテカルロ検定 |
目次
内容細目
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