Rではじめる機械学習 : データサイズを抑えて軽量な環境で攻略法を探る
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Rではじめる機械学習 : データサイズを抑えて軽量な環境で攻略法を探る
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インプレス, 2017.9
- Other Title
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Beginning machine learning with R
Rではじめる機械学習
- Title Transcription
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R デ ハジメル キカイ ガクシュウ : データ サイズ オ オサエテ ケイリョウナ カンキョウ デ コウリャクホウ オ サグル
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Okayama University Institute of Plant Science and Resources Branch Library植物研図
110/107205000222794
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Research Institute for Economics & Business Administration (RIEB) Library , Kobe University図書
007.1-24080201700297
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University of Tsukuba Library, Library on Library and Information Science
007.13-N1310017011816
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Agriculture, Forestry and Fisheries Research Information Technology Center (AFFRIT)
007.13||Nag||029142310000624230
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Description and Table of Contents
Description
Ｒは、統計解析のためのプログラミング言語・開発環境であり、機械学習で利用できるライブラリが数多く提供されています。ただし、膨大なデータの処理よりもプロトタイピングや検証に適しています。本書ではまず、機械学習の考え方や、その基礎となる統計についてわかりやすく説明します。それを踏まえて、代表的な機械学習の理論を押さえながら、Ｒのさまざまな活用法を解説します。本書を読んで、Ｒによる機械学習の試行や検証を始めてみましょう。
Table of Contents
- 第１章 Ｒと機械学習の基礎
- 第２章 回帰分析で目的変数の値や発生確率を予測
- 第３章 クラスタリング分析の３つの手法でデータを分類
- 第４章 主成分分析・因子分析で属性を削減し因子を特定
- 第５章 アソシエーション分析で関連性がある物事を見極める
- 第６章 サポートベクターマシンでクラス分類
- 第７章 アンサンブル学習と正則化—モデルの組み合わせと過学習の解決
- 第８章 ベイズ推定とＭＣＭＣ—事後確率や状態確率を求める
- 第９章 ニューラルネットワークとディープラーニング
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