データサイエンス入門 : 線形代数・確率から数理最適化まで

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データサイエンス入門 : 線形代数・確率から数理最適化まで

原田史子, 島川博光著

共立出版, 2023.9

タイトル別名

Introduction to data science : linear algebra, probability, and optimization

線形代数学に基づくデータ分析法

データサイエンス : 入門 : 線形代数確率から数理最適化まで

タイトル読み

データ サイエンス ニュウモン : センケイ ダイスウ・カクリツ カラ スウリ サイテキカ マデ

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注記

「線形代数学に基づくデータ分析法」(共立出版, 2016) の加筆修正版

参考文献: p[406]-407

内容説明・目次

目次

  • ベクトル
  • 要約統計量と相関
  • 無相関検定
  • 協調フィルタリング
  • クラスター分析
  • 最適化問題と求解法
  • 行列―１次変換、特に直交変換
  • Ｇｅａｍ‐Ｓｃｈｍｉｄｔの直交化技法と直交分解
  • 非負値行列分解
  • 行列式
  • 回帰分析
  • 固有値と固有ベクトル
  • 主成分分析
  • 因子分析
  • ＰａｇｅＲａｎｋアルゴリズム
  • 判別分析
  • 林の数量化理論と数量化１類
  • 数量化２類
  • 数量化３類
  • 数量化４類
  • 確率変数による記述
  • 機械学習の概要
  • 決定木と集団学習
  • ロジスティック回帰
  • 混合Ｇａｕｓｓモデルによるクラスタリング
  • ニューラルネットワーク
  • 不等式制約付き問題の最適性
  • サポートベクトルマシン
  • 隠れマルコフモデル

「BOOKデータベース」 より

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