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書誌情報

書名

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  

著者名 長橋 賢吾/著
出版者 インプレス
出版年月 2017.9


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No. 所蔵館 資料番号 請求記号 配架場所 所蔵棚番号 資料種別 帯出区分 状態 付録 貸出
1 澄川6013042749007/ナ/大型本4一般図書一般貸出在庫  

関連資料

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2017
007.13 007.13
機械学習

書誌詳細

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タイトルコード 1008001195615
書誌種別 図書
書名 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  
書名ヨミ アール デ ハジメル キカイ ガクシュウ 
著者名 長橋 賢吾/著
著者名ヨミ ナガハシ ケンゴ
出版者 インプレス
出版年月 2017.9
ページ数 15,318p
大きさ 24cm
分類記号 007.13
分類記号 007.13
ISBN 4-295-00205-5
内容紹介 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る「R」。機械学習の考え方や、その基礎となる統計、Rのさまざまな活用法を解説する。
著者紹介 東京大学大学院情報理工学研究科修了。博士(情報理工学)。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。アプリックス代表取締役兼取締役社長。著書に「ビッグデータ戦略」など。
件名 機械学習
言語区分 日本語

(他の紹介)内容紹介 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。
(他の紹介)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


内容細目表

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