Rで学ぶデータサイエンス―データマイニングの基礎から深層学習まで [単行本]

Rで学ぶデータサイエンス―データマイニングの基礎から深層学習まで の 商品概要

• 目次

  第I部　多変量解析
  第1章　データマイニング
  第2章　回帰分析
  第3章　主成分分析
  第4章　判別分析
  第5章　クラスタリング
  
  第II部　機械学習
  第6章　機械学習
  第7章　サポートベクターマシン
  第8章　ベイジアンネットワーク
  第9章　ニューラルネットワーク
  第10章　自己組織化マップ
  第11章　深層学習
  参考文献

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  北 栄輔(キタ エイスケ)
  １９９１年名古屋大学大学院工学研究科博士後期課程修了、工学博士、同助手。１９９９年名古屋大学情報文化学部助教授。２００３年名古屋大学大学院情報科学研究科助教授。２００７年名古屋大学大学院情報科学研究科准教授。２００９年名古屋大学大学院情報科学研究科教授。２０１０年神戸大学大学院システム情報学研究科客員教授。現在、名古屋大学大学院情報学研究科教授

• 出版社からのコメント

  フリー統計ソフトRを利用して、主要なデータマイニング手法の理論の基礎を学ぶことができる。

• 内容紹介

  主要なデータマイニング手法の理論の基礎を学べる!!
  　データマイニングとは，玉石混淆であるたくさんのデータから必要な情報を読み出す作業です。データマイニングの手法として理解しておく必要があるものには，比較的基本的な知識である回帰分析、主成分分析、判別分析等からクラスタリング、サポートベクターマシン(SVM)、ベイズ推定、ニューラルネットワークなどがあります。最近ではこれらの応用として、深層学習等についても解説します。

Rで学ぶデータサイエンス―データマイニングの基礎から深層学習まで の商品スペック