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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    

著者名 江崎 貴裕/著
出版者 ソシム
出版年月 2020.5


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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6013049975417/エ/図書室11一般図書一般貸出在庫  

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2020
417 417
数理統計学

書誌詳細

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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
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)


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