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統計学のための数学入門30講 (科学のことばとしての数学)

永田 靖 | 朝倉書店 | 2005-04-01

第1部 基礎と1変数関数の微積分(基礎事項ア・ラ・カルト 和と積 順列・組合せと2項定理・多項定理 ほか) 第2部 線形代数(ベクトルと行列の加減 ベクトルと行列の積 いろいろな行列 ほか) 第3部 多変数関数の微積分(偏微分と微分 テイラーの公式と極値問題 ベクトル微分と条件…

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はじめてのパターン認識

平井 有三 | 森北出版 | 2012-07-31

パターン認識を学ぶ入門書に最適。Rによる実行例も収録。 第1章 はじめに 第2章 識別規則と学習法の概要 第3章 ベイズの識別規則 第4章 確率モデルと識別関数 第5章 k最近傍法(kNN法) 第6章 線形識別関数 第7章 パーセプトロン型学習規則 第8章 サポートベクトルマ…

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プログラミングのための線形代数

平岡 和幸, 堀 玄 | オーム社 | 2004-10-01

本書は、専門・非専門を問わずコンピュータにかかわる方を主な対象に想定した線形代数の参考書です。単に「線形代数プログラムの書き方」を解説する本ではなく、数学のプロでない読者に線形代数の本音を語ることが狙いです。 第0章 動機 第1章 ベクトル・行列・行列式-「空間」で発想しよう…

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カーネル多変量解析―非線形データ解析の新しい展開 (シリーズ確率と情報の科学)

赤穂 昭太郎 | 岩波書店 | 2008-11-27

複雑な非線形データが与えられたとき、非線形モデルを工夫してそれにあてはめて解析するのではなく、線形モデルを用いて非線形データの解析を行なうというのが「カーネル法」のねらいである。一般には、高次元の束縛を受けるが、それを回避するのが正則化という発想だ。カーネル法は文字列やグラフの…

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シグナル&ノイズ 天才データアナリストの「予測学」

ネイト・シルバー | 日経BP | 2013-11-28

「私たちはシグナルを探そうとしてノイズを集めている」米大統領選で「オバマの勝利」を完璧に予測し、世界を騒然とさせた希代のデータアナリストが、情報の洪水のなかから真実(シグナル)を見つけ出す統計分析理論と予測技法を初公開! 壊滅的な予測の失敗 キツネとハリネズミ-予測が当たるの…

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深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

岡谷 貴之 | 講談社 | 2015-04-08

基礎から、SGD、自己符号化器、CNN、RNN、ボルツマンマシンまでと、盛りだくさん。軽快な語り口で、無理なく理解できる! いま最も注目されている機械学習手法である深層学習(ディープラーニング)を、トップ研究者が解説した。基礎から、SGD、自己符号化器、CNN、RNN、ボルツ…

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プログラミングのための確率統計

平岡 和幸, 堀 玄 | オーム社 | 2009-10-20

第1部 確率そのものの話(確率とは 複数の確率変数のからみあい 離散値の確率分布 連続値の確率分布 共分散行列と多次元正規分布と楕円) 第2部 確率を役立てる話(推定と検定 擬似乱数 いろいろな応用) 付録A 本書で使う数学の基礎事項 付録B 近似式と不等式 付録C 確率論の補足

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統計的学習の基礎 ―データマイニング・推論・予測―

Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman | 共立出版 | 2014-06-25

機械学習とは,コンピュータに学習能力を持たせるための方法論を研究する学問の名称であり,もともとは人工知能分野の一部として研究されていた。その後,機械学習は統計学と密接な関わりを持つようになり,「統計的学習」として独自の発展の道を歩み始めた。そして,1990年代から現在に至るまで…

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これなら分かる最適化数学―基礎原理から計算手法まで

金谷 健一 | 共立出版 | 2005-09-01

近年最適化は経営学やORを越えてあらゆる工学の分野で応用されるようになった。その最大の理由は、計算機技術の進歩によって過去には不可能と思われた多変数の複雑な最循化問題が実際的な時間で解けるようになったことである。特に今日では、以前は机上の空論と思われていたベイズ推定を始めとする…

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データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学)

久保 拓弥 | 岩波書店 | 2012-05-19

現象を数理モデルで表現・説明するのに慣れていない人のために、章ごとに異なる例題を解決していく過程を通して、統計モデルの基本となる考えかたを紹介する。前半では、応用範囲のひろい統計モデルのひとつである一般化線形モデルの基礎を、後半では、実際のデータ解析に使えるように、階層ベイズモ…

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ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

斎藤 康毅 | オライリージャパン | 2016-09-24

ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずPython 3によってゼロからディープラーニングを作成できる。 実際にシステムを作りながらディープラーニングを学ぶ! ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロから…

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調査観察データの統計科学―因果推論・選択バイアス・データ融合 (シリーズ確率と情報の科学)

星野 崇宏 | 岩波書店 | 2009-07-29

情報化社会の進展とともに大量のデータが得られるようになり、また社会科学でも実証志向の高まりから調査研究が盛んに行われている。しかし、「因果推論」を行なう際のデータの偏りや「選択バイアス」を無視してしまうと、いくら大量のデータがあっても真実とは逆の結論が導かれることすらある。本書…

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