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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	0015219280	図書一般	007.13/ｽｽ20/	2F自然	貸出可	○

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書誌情報サマリ

タイトル	統計的機械学習の数理100問with Python
人名	鈴木讓／著
人名ヨミ	スズキジョウ
出版者・発行者	共立出版
出版年月	2020.4

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	統計的機械学習の数理100問with Python
シリーズ名	機械学習の数理100問シリーズ
シリーズ番号	2
タイトルヨミ	トウケイテキキカイガクシュウノスウリヒャクモンウィズパイソン
シリーズ名ヨミ	キカイガクシュウノスウリヒャクモンシリーズ
シリーズ番号ヨミ	2
人名	鈴木讓／著
人名ヨミ	スズキジョウ
出版者・発行者	共立出版
出版者・発行者等ヨミ	キョウリツシュッパン
出版地・発行地	東京
出版・発行年月	2020.4
ページ数または枚数・巻数	11,251p
大きさ	26cm
価格	￥３０００
ISBN	978-4-320-12507-0
ISBN	4-320-12507-0
分類記号	007.13
件名	機械学習／数理統計学
内容紹介	100の問題を解くという演習のスタイルをとりながら、数式を導き、Pythonのソースプログラムを追い、具体的に手を動かしてみて、読者が自分のスキルにしていくことを目的とする。大阪大学での講義の演習問題を書籍化。
言語区分	JPN
タイトルコード	1009812400047
目次	第0章線形代数
	0.1 逆行列／0.2 行列式／0.3 一次独立性／0.4 ベクトル空間とその次元／0.5 固有値と固有ベクトル／0.6 正規直交基底と直交行列／0.7 対称行列の対角化／付録命題の証明
	第1章線形回帰
	1.1 最小二乗法／1.2 重回帰／1.3 βの分布／1.4 RSSの分布／1.5 βj≠0の仮説検定／1.6 決定係数と共線形性の検出／1.7 信頼区間と予測区間／付録命題の証明／問題1〜18
	第2章分類
	2.1 ロジスティック回帰／2.2 Newton‐Raphson法の適用／2.3 線形判別と二次判別／2.4 K近傍法／2.5 ROC曲線／問題19〜31
	第3章リサンプリング
	3.1 クロスバリデーション／3.2 線形回帰の場合の公式／3.3 ブートストラップ／付録命題の証明／問題32〜39
	第4章情報量基準
	4.1 情報量基準／4.2 有効推定量とFisher情報量行列／4.3 Kullback‐Leibler情報量／4.4 赤池の情報量基準(AIC)の導出／付録命題の証明／問題40〜48
	第5章正則化
	5.1 Ridge／5.2 劣微分／5.3 Lasso／5.4 RidgeとLassoを比較して／5.5 λの値の設定／問題49〜56
	第6章非線形回帰
	6.1 多項式回帰／6.2 スプライン回帰／6.3 自然なスプライン関数への回帰／6.4 平滑化スプライン／6.5 局所回帰／6.6 一般化加法モデル／付録命題の証明／問題57〜68
	第7章決定木
	7.1 回帰の決定木／7.2 分類の決定木／7.3 バギング／7.4 ランダムフォレスト／7.5 ブースティング／問題69〜74
	第8章サポートベクトルマシン
	8.1 最適な境界／8.2 最適化の理論／8.3 サポートベクトルマシンの解／8.4 カーネルを用いたサポートベクトルマシンの拡張／付録命題の証明／問題75〜87
	第9章教師なし学習
	9.1 K‐meansクラスタリング／9.2 階層的クラスタリング／9.3 主成分分析／付録プログラム／問題88〜100