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書誌情報サマリ

書名

スパース回帰分析とパターン認識　(データサイエンス入門)

著者名 梅津佑太／著 西井龍映／著 上田勇祐／著
出版者 講談社
出版年月 2020.2
請求記号 417/00528/

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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0237582069一般和書２階開架自然・工学在庫 

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書誌詳細

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請求記号 417/00528/
書名 スパース回帰分析とパターン認識　(データサイエンス入門)
著者名 梅津佑太／著 　 西井龍映／著 　 上田勇祐／著
出版者 講談社
出版年月 2020.2
ページ数 10,197p
大きさ 24cm
シリーズ名 データサイエンス入門
ISBN 978-4-06-518620-6
分類 417
一般件名 回帰分析-データ処理 　 パターン認識 　 深層学習
書誌種別 一般和書
内容紹介 スパース回帰分析、判別分析、深層学習、SVMなどの基本から、選ばれたモデルへの理解などの発展的な内容までを解説する。実行例はプログラミング言語Rを用いて説明。練習問題も掲載する。
書誌・年譜・年表 文献:p191〜194
タイトルコード 1001910114533

要旨 スパース回帰分析、判別分析、深層学習、ＳＶＭなどの基本から、選ばれたモデルへの理解などの発展的な内容までを解説！
目次 第１章　回帰モデルとスパース推定（回帰モデルと正則化法
ラッソとその性質　ほか）
第２章　統計手法によるパターン認識（判別分析の実例
ベイズ判別法と誤判別確率　ほか）
第３章　深層学習（深層ニューラルネットワーク
効率よくパラメータを推定するためのテクニック　ほか）
第４章　機械学習によるパターン認識（サポートベクターマシン
ランダムフォレスト　ほか）
著者情報 梅津 佑太
　博士（機能数理学）。２０１６年九州大学大学院数理学府機能数理学コース博士後期課程修了。現在、名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻助教(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)
西井 龍映
　理学博士。１９８０年広島大学大学院理学研究科数学専攻博士課程後期中途退学。現在、長崎大学情報系新学部創設準備室長、九州大学名誉教授(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)
上田 勇祐
　修士（数理学）。２０１９年九州大学大学院数理学府数理学専攻修士課程修了。現在、マツダ株式会社パワートレイン開発本部(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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