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1.

図書

図書
片平健太郎著
出版情報: 東京 : オーム社, 2018.9  xii, 209p ; 21cm
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基礎編 : 計算論モデリングとは
計算論モデリングの基礎
強化学習モデルを用いたデータ解析の事例
実践編 : パラメータ推定
モデル選択
計算論モデリングに基づく統計分析
理論・発展編 : 結果の解釈、計算論モデルの統計的性質の理解
強化学習モデルの拡張・ベイズ推論モデル
計算論モデリングの課題と発展
付録
基礎編 : 計算論モデリングとは
計算論モデリングの基礎
強化学習モデルを用いたデータ解析の事例
2.

図書

図書
本多淳也, 中村篤祥著
出版情報: 東京 : 講談社, 2016.8  x, 206p ; 21cm
シリーズ名: MLP機械学習プロフェッショナルシリーズ
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第1章 : バンディット問題とは
第2章 : 確率的バンディット問題の基礎知識
第3章 : 確率的バンディット問題の方策
第4章 : 確率的バンディット問題のリグレット解析
第5章 : 敵対的バンディット問題
第6章 : 最適腕識別とA/Bテスト
第7章 : 線形モデル上のバンディット問題
第8章 : 連続腕バンディットとベイズ最適化
第9章 : バンディット問題の拡張
第10章 : バンディット手法の応用
第1章 : バンディット問題とは
第2章 : 確率的バンディット問題の基礎知識
第3章 : 確率的バンディット問題の方策
概要: さまざまな方策が、定量的かつ直感的に理解できる。モンテカルロ木探索やインターネット広告などのより具体的な状況への対応も紹介。
3.

図書

図書
中井悦司著
出版情報: [東京] : 翔泳社, 2018.9  xi, 219p ; 21cm
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1 確率空間と確率変数 : 確率モデルの考え方
根元事象と確率の割り当て ほか
2 離散型の確率分布 : 確率変数の期待値と分散
共分散と相関係数 ほか
3 連続型の確率分布 : 連続的確率空間
連続型の確率変数の性質 ほか
4 パラメトリック推定と仮説検定 : 最尤推定法と不偏推定量
仮説検定の考え方
Appendix A 機械学習への応用例 : 最小二乗法による回帰分析
ロジスティック回帰による分類アルゴリズム ほか
Appendix B : 演習問題の解答
1 確率空間と確率変数 : 確率モデルの考え方
根元事象と確率の割り当て ほか
2 離散型の確率分布 : 確率変数の期待値と分散
概要: 「技術者のための」と冠した数学書の第3弾—確率統計学。「機械学習を支える『数学』をもう一度しっかりと勉強したい」方々に向け、理工系の大学生が学ぶ『確率統計学』を基礎から解説した書籍です。
4.

図書

図書
Annalyn Ng, Kenneth Soo共著 ; 上藤一郎訳
出版情報: 東京 : オーム社, 2019.7  xiv, 164p ; 21cm
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基本中の基本
クラスター分析
主成分分析
相関ルール
社会ネットワーク分析
回帰分析
k近傍法と異常検知
サポートベクターマシン
決定木
ランダムフォレスト
ニューラルネットワーク
A/Bテストと多腕バンディット
基本中の基本
クラスター分析
主成分分析
5.

図書

図書
照井伸彦著
出版情報: 東京 : 日本評論社, 2018.12  vii, 149p ; 21cm
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第1章 : ビッグデータ時代の統計分析
第2章 : ベイズ統計の基本
第3章 : 状態の推定とベイジアンネットワーク
第4章 : 分類と機械学習
第5章 : 判別と機械学習
第6章 : データの次元圧縮と高次元回帰
第7章 : テキスト解析と自然言語処理
第8章 : ニューラルネットワークとディープラーニング
補論 : 基礎事項の確認
第1章 : ビッグデータ時代の統計分析
第2章 : ベイズ統計の基本
第3章 : 状態の推定とベイジアンネットワーク
概要: 近年注目の集まる、ビッグデータの代表的分析手法の全体像がわかる。機械学習やベイジアンネットワークといったビッグデータの代表的な分析手法を、統計学や計量経済学との違いを明らかにしながら解説。
6.

図書

図書
手塚太郎著
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2019.11  ix, 210p ; 21cm
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1 : 統計学と機械学習
2 : ベイズ統計と機械学習のための確率入門
3 : ベイズ推定入門
4 : 二項分布とその仲間たち
5 : 共役事前分布
6 : EMアルゴリズム
7 : 変分ベイズ
8 : マルコフ連鎖モンテカルロ法
9 : 変分オートエンコーダ
1 : 統計学と機械学習
2 : ベイズ統計と機械学習のための確率入門
3 : ベイズ推定入門
7.

図書

図書
清水昌平著
出版情報: 東京 : 講談社, 2017.5  x, 181p ; 21cm
シリーズ名: MLP機械学習プロフェッショナルシリーズ
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第1章 : 統計的因果探索の出発点
第2章 : 統計的因果推論の基礎
第3章 : 統計的因果探索の基礎
第4章 : LiNGAM
第5章 : 未観測共通原因がある場合のLiNGAM
第6章 : 関連の話題
第1章 : 統計的因果探索の出発点
第2章 : 統計的因果推論の基礎
第3章 : 統計的因果探索の基礎
概要: セミパラメトリックアプローチを因果探索法の「真打ち」として幅広く紹介。代表的手法LiNGAMをその考案者である著者が解説。
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