蔵書情報
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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 |
資料種別 |
配架場所 |
別置 |
帯出 |
状態 |
1 |
鶴舞 | 0237739073 | 一般和書 | 2階開架 | パソコン | | 在庫 |
関連資料
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書誌詳細
この資料の書誌詳細情報です。
請求記号 |
0071/00548/ |
書名 |
はっきりわかるデータサイエンスと機械学習 |
著者名 |
横内大介/著
大槻健太郎/著
青木義充/著
|
出版者 |
近代科学社
|
出版年月 |
2020.5 |
ページ数 |
6,224p |
大きさ |
24cm |
ISBN |
978-4-7649-0612-9 |
分類 |
00713
|
一般件名 |
機械学習
数理統計学
|
書誌種別 |
一般和書 |
内容紹介 |
本来のデータサイエンスの考えに基づくモデリングを実例を通じて紹介。AIを創る上で重要な基礎知識である機械学習法の代表的な手法を解説し、ソフトウェア上での実行方法を示す。 |
書誌・年譜・年表 |
文献:p219 |
タイトルコード |
1002010012972 |
目次 |
1 データサイエンス入門(データにもとづく帰納的な推論 エンジニアリングとサイエンスの違い ほか) 2 データサイエンスによるモデリング(Kyphosisデータ データブラウジング ほか) 3 教師あり機械学習の基礎(ロジスティック判別 サポートベクターマシン ほか) 4 教師なし機械学習の基礎(クラスタリング 主成分分析) 5 ニューラルネットワーク入門(層の追加―フィードフォワードニューラルネットワークの導入 3層構造のニューラルネットワーク ほか) A 本書の付録 |
著者情報 |
横内 大介 2005年慶應義塾大学大学院理工学研究科後期博士課程基礎理工学専攻数理科学専修修了、博士(工学)。2005年慶應義塾大学理工学部データサイエンス研究室助手、その後、一橋大学大学院国際企業戦略研究科専任講師を経て、同大学院経営管理研究科准教授。専門分野はデータサイエンス、統計ソフトウェア、計量ファイナンス(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) 大槻 健太郎 2015年一橋大学大学院国際企業戦略研究科金融戦略・経営財務コース修了、経営修士(専門職)。2003年オリックス株式会社に入社し同社営業部、財務部を経て、株式会社QUICKへ入社。現在、同社サービスプロダクト本部サービス企画グループ副部長。専門分野はデータサイエンス、アセットファイナンス(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) 青木 義充 2004年慶應義塾大学大学院理工学研究科後期博士課程基礎理工学専攻単位取得済退学。2014年総合研究大学院大学複合科学研究科後期博士課程統計科学専攻修了、博士(学術)。2004年一橋大学大学院国際企業戦略研究科助手、その後、株式会社QUICKを経て、現在、株式会社エフビズ代表取締役。専門分野は時系列解析、ベイズ統計学、データサイエンス(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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