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

長橋賢吾著

（Impress top gear）

インプレス, 2017.9

タイトル別名

Beginning machine learning with R

Rではじめる機械学習

タイトル読み

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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内容説明・目次

内容説明

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。

目次

  • 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

「BOOKデータベース」 より

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