統計的モデリング . 情報理論と学習理論

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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

資料種別:

図書[東工大目次DB]

出版情報:

東京 : 講談社, 2008.9

形態:

vi, 120p ; 21cm

シリーズ名:

現代技術への数学入門 <BA86225336>

著者名:

ISBN:

9784061578005 [4061578006]

書誌ID:

BA87162504

子書誌情報

フルテキスト

所蔵情報

他の版・巻

書誌詳細

その他の標題:

統計的モデリング/情報理論と学習理論 : データと上手につきあう法
データと上手につきあう法

注記:

統計的モデリング / 小西貞則著 . 情報理論と学習理論 / 竹内純一著
文献あり
編者: 若山正人
編集: 講談社サイエンティフィク

タイトルのヨミ:

トウケイテキモデリング . ジョウホウリロントガクシュウリロン

著者名ヨミ:

コニシ, サダノリ
タケウチ, ジュンイチ
ワカヤマ, マサト
コウダンシャサイエンティフィク

主題:

情報理論; 数理統計学

言語:

日本語

目次情報:

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

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

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