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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 |
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
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| 件名 |
機械学習
／
数理統計学
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| 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 |
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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 |
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第1章 線形回帰 |
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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 |
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第2章 分類 |
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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 |
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第3章 リサンプリング |
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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 |
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第4章 情報量基準 |
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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 |
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第5章 正則化 |
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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 |
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第6章 非線形回帰 |
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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 |
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第7章 決定木 |
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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 |
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第8章 サポートベクトルマシン |
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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 |
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第9章 教師なし学習 |
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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 |
目次
内容細目
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