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 | 0237947908 | 一般和書 | 2階開架 | 自然・工学 | | 貸出中 |
関連資料
この資料に関連する資料を 同じ著者 出版年 分類 件名 受賞などの切り口でご紹介します。
Aileen Nielsen 山崎邦子 山崎康宏
書誌詳細
この資料の書誌詳細情報です。
請求記号 |
417/00585/ |
書名 |
実践時系列解析 統計と機械学習による予測 |
著者名 |
Aileen Nielsen/著
山崎邦子/訳
山崎康宏/訳
|
出版者 |
オライリー・ジャパン
|
出版年月 |
2021.9 |
ページ数 |
19,462p |
大きさ |
24cm |
ISBN |
978-4-87311-960-1 |
原書名 |
原タイトル:Practical time series analysis |
分類 |
4176
|
一般件名 |
時系列
数理統計学-データ処理
|
書誌種別 |
一般和書 |
内容紹介 |
時系列データを切り口としたデータ分析の入門書。データのクリーニング、プロットの方法など基本をカバーした後、時系列解析で使える様々なモデリング手法を取り上げる。サンプルコードがダウンロードできるURL付き。 |
タイトルコード |
1002110053308 |
要旨 |
時系列データが使われる範囲は広く、医療データ、金融分析、経済予測、天気予報など、さまざまな分野で使われています。本書は時系列データを通してデータ解析手法を学んでゆくアプローチで、データのクリーニング、プロットの方法、入出力など基本的なトピックについてひととおりカバーしてから、さまざまな分野の事例を数多く取り上げ、統計的手法と機械学習手法の両方を時系列データに適用し、また人気のオープンソースツールも積極的に取り入れた手法を紹介します。プログラムにはRとPythonの両方を利用。データセットやコードはGitHubからダウンロード可能です。 |
目次 |
時系列の概論と簡単な歴史 時系列データの見つけ方と前処理 時系列の探索的データ解析 時系列データのシミュレーション 時間データの保管 時系列に使える統計モデル 時系列に使える状態空間モデル 特徴量の生成と選択 機械学習による時系列解析 ディープラーニングによる時系列解析 誤差の測定 時系列モデルの当てはめと提供の性能に関する考慮事項 ヘルスケア分野への適用 金融分野への適用 政府機関が公表する時系列 時系列パッケージ 予測の予測 |
著者情報 |
ニールセン,アイリーン ニューヨーク市を拠点とするソフトウェアエンジニアおよびデータアナリスト。対象はヘルスケアスタートアップから政治キャンペーンまで、顧客は物理学の研究室から金融ファームまで、さまざまな分野における時系列およびその他のデータ処理を行う。現在、予測アプリケーション用のニューラルネットワークを開発中(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) 山崎 康宏 早稲田大学理工学部出身。東京大学大学院在学中、カナダに渡る。専門を海洋物理学から気象力学に変え、博士課程をやり直すことにしたが、先進的なトロント大学の計算機環境にも満足せず、自分専用のLinux環境を築く。日本でLinux普及活動を始めたのが1993年。学位取得後英国に渡り、現在も気候変動関連の研究の様子を追いながら楽しんでいる(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) 山崎 邦子 数値シミュレーションに基づく地球温暖化予測を行うイギリス気象庁の研究者。福岡県立修猷館高校卒、東京大学理学士、東京大学理学修士、オックスフォード大学博士(物理学)(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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