蔵書情報
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書誌情報
書名 |
データ分析のための数理モデル入門 本質をとらえた分析のために
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著者名 |
江崎 貴裕/著
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出版者 |
ソシム
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出版年月 |
2020.5 |
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資料情報
各蔵書資料に関する詳細情報です。
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
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1 |
澄川 | 6013049975 | 417/エ/ | 図書室 | 11 | 一般図書 | 一般貸出 | 在庫 | |
○ |
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書誌詳細
この資料の書誌詳細情報です。
タイトルコード |
1008001482404 |
書誌種別 |
図書 |
書名 |
データ分析のための数理モデル入門 本質をとらえた分析のために |
書名ヨミ |
データ ブンセキ ノ タメ ノ スウリ モデル ニュウモン |
著者名 |
江崎 貴裕/著
|
著者名ヨミ |
エザキ タカヒロ |
出版者 |
ソシム
|
出版年月 |
2020.5 |
ページ数 |
283p |
大きさ |
21cm |
分類記号 |
417
|
分類記号 |
417
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ISBN |
4-8026-1249-4 |
内容紹介 |
データ分析で何ができるの? 統計検定と数理モデルの関係は? データの分析・応用において必須の道具となる「数理モデル」について、数学の専門知識がなくても分かるよう、分野を跨ぐ俯瞰的な視点で平易に解説。 |
著者紹介 |
東京大学大学院博士課程修了。同大学先端科学技術研究センター特任講師。博士(工学)。東京大学総長賞、井上研究奨励賞など受賞。 |
件名 |
数理統計学 |
言語区分 |
日本語 |
(他の紹介)内容紹介 |
そもそも、データ分析で何ができるのか。データ分析とは機械学習だけなのか。様々な分析手法の全体像と関係性は?データの背後に隠れた構造を知りたい。研究で使う解析手法について悩んでいる。データを分析する全ての人に贈る一冊です。 |
(他の紹介)目次 |
第1部 数理モデルとは(データ分析と数理モデル 数理モデルの構成要素・種類) 第2部 基礎的な数理モデル(少数の方程式によるモデル 少数の微分方程式によるモデル 確率モデル 統計モデル) 第3部 高度な数理モデル(時系列モデル 機械学習モデル 強化学習モデル 多体系モデル・エージェントベースモデル) 第4部 数理モデルを作る(モデルを決めるための要素 モデルを設計する パラメータを推定する モデルを評価する) |
(他の紹介)著者紹介 |
江崎 貴裕 東京大学先端科学技術研究センター特任講師。2011年、東京大学工学部航空宇宙工学科卒業。2015年、同大学院博士課程修了(特例適用により1年短縮)、博士(工学)。日本学術振興会特別研究員、国立情報学研究所特任研究員、JSTさきがけ研究員、スタンフォード大学客員研究員を経て、2020年より現職。東京大学総長賞、井上研究奨励賞など受賞。数理的な解析技術を武器に、統計物理学、脳科学、行動経済学、生化学、交通工学、物流科学など幅広い分野の問題に取り組んでいる(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) |
内容細目表
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