データ分析のための数理モデル入門 : 本質をとらえた分析のために

書誌事項

データ分析のための数理モデル入門 : 本質をとらえた分析のために

江崎貴裕著

ソシム, 2020.5

タイトル別名

Mathematical model

数理モデル入門 : データ分析のための : 本質をとらえた分析のために

タイトル読み

データ ブンセキ ノ タメ ノ スウリ モデル ニュウモン : ホンシツ オ トラエタ ブンセキ ノ タメ ニ

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内容説明・目次

内容説明

そもそも、データ分析で何ができるのか。データ分析とは機械学習だけなのか。様々な分析手法の全体像と関係性は?データの背後に隠れた構造を知りたい。研究で使う解析手法について悩んでいる。データを分析する全ての人に贈る一冊です。

目次

  • 第1部 数理モデルとは(データ分析と数理モデル;数理モデルの構成要素・種類)
  • 第2部 基礎的な数理モデル(少数の方程式によるモデル;少数の微分方程式によるモデル;確率モデル;統計モデル)
  • 第3部 高度な数理モデル(時系列モデル;機械学習モデル;強化学習モデル;多体系モデル・エージェントベースモデル)
  • 第4部 数理モデルを作る(モデルを決めるための要素;モデルを設計する;パラメータを推定する;モデルを評価する)

「BOOKデータベース」 より

詳細情報

  • NII書誌ID(NCID)
    BB30526175
  • ISBN
    • 9784802612494
  • 出版国コード
    ja
  • タイトル言語コード
    jpn
  • 本文言語コード
    jpn
  • 出版地
    東京
  • ページ数/冊数
    283p
  • 大きさ
    21cm
  • 分類
  • 件名
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