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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書誌事項
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
共立出版, 2023.9
- タイトル別名
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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
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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