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1.

図書
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1. 入門統計解析
木下栄蔵著
出版情報: 東京 : 講談社, 2001.1  vi, 168p ; 21cm
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2.

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東工大
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2. 統計的モデリング . 情報理論と学習理論
小西貞則著 . 竹内純一著
出版情報: 東京 : 講談社, 2008.9  vi, 120p ; 21cm
シリーズ名: 現代技術への数学入門
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はじめに ⅲ
第0章　「統計的モデリング」と「情報理論と学習理論」 1
テーマ1　統計的モデリング　小西貞則 7
第1章　線形回帰モデル 9
   1.1　2変数間の関係を捉える 9
   1.2　多変数間の関係を捉える 13
   1.3　確率ベクトルに関する基本的事項 20
   1.4　幾何学的考察 21
第2章　非線形回帰モデル 24
   2.1　回帰モデルとは 24
   2.2　複雑な非線形構造を捉えるモデル 26
   2.3　基底展開法 30
   2.4　正則化法 33
   2.5　モデルの評価と選択 37
第3章　ロジスティックモデル 39
   3.1　2値反応データとモデル 39
   3.2　多重ロジスティックモデル 41
   3.3　非線形ロジスティック回帰 43
第4章　モデルの評価と選択 47
   4.1　情報量規準 47
   4.2　ベイズ型モデル評価基準 51
第5章　ベイズ判別 54
   5.1　ベイズの定理 54
   5.2　線形・2次判別 55
   5.3　ロジスティック判別 58
第6章　文献ガイド 62
テーマ2　情報理論と学習理論　竹内純一 63
第1章　情報源符号化 65
   1.1　モールス符号 66
   1.2　情報源符号化の枠組み 67
   1.3　固定長符号化 69
   1.4　可変長符号化 69
   1.5　語頭符号 70
   1.6　クラフト（Kraft）の不等式 72
   1.7　情報源符号化定理 74
   1.8　ブロック符号化 76
   1.9　文献紹介 78
第2章　算術符号とユニバーサル符号 79
   2.1　算術符号の原型 79
   2.2　ユニバーサル符号 84
   2.3　文献紹介 87
第3章　学習理論とMDL原理 88
   3.1　基本的な機械学習問題 89
   3.2　教師つき学習 89
   3.3　MDL原理 92
   3.4　MDL原理とオッカムの剃刀 102
   3.5　MDL基準の性質 104
   3.6　教師なし学習 110
   3.7　確率的コンプレキシティ 111
   3.8　文献紹介 113
第4章　情報理論と学習理論の他の接点 115
   4.1　文献紹介 116
索引 117
はじめに ⅲ
第0章　「統計的モデリング」と「情報理論と学習理論」 1
テーマ1　統計的モデリング　小西貞則 7
3.

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3. 計算統計入門 . 代数生物学
手塚集著 . 吉田寛著
出版情報: 東京 : 講談社, 2008.6  v, 117p ; 21cm
シリーズ名: 現代技術への数学入門
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はじめに iii
第0章 「計算統計入門」と「代数生物学」 1
テーマ1 計算統計入門 手塚集 7
第1章 ビュッフォンの麺 9
第2章 次元の呪い 18
第3章 独立な高次元サンプリング 27
第4章 マルコフ従属なサンプリング 38
第5章 大域感度分析 50
第6章 文献案内 60
テーマ2 代数生物学 吉田寛 63
第1章 多細胞系の形式言語による理解と記号計算による関係式の導出 65
   1.1 代数生物学 66
   1.2 形式言語によるクラミドモナスからボルボックスヘ向けての形の進化 67
   1.3 限量記号消去法による多細胞の細胞タイプ関係式の導出 78
第2章 記号計算によるパーキンソン病診断 92
   2.1 PETによるパーキンソン病診断 93
   2.2 コンパートメントモデル 94
   2.3 外力消去とたたみ込み積分 97
   2.4 パーキンソン病のラプラス変換による診断 99
   2.5 ラプラス空間上での反応定数決定（まとめ） 106
   2.6 ラプラス空間上での代数的手法 110
索引 115
はじめに iii
第0章 「計算統計入門」と「代数生物学」 1
テーマ1 計算統計入門 手塚集 7
4.

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4. 化学者のための多変量解析 : ケモメトリックス入門
尾崎幸洋, 宇田明史, 赤井俊雄著 ; 講談社サイエンティフィク編
出版情報: 東京 : 講談社, 2002.12  vi, 168p ; 21cm
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