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目次
表紙 商標と正誤について はじめに 本書について 第1章 Rと機械学習の基礎 1-1 機械学習とは何か？ 1-1-1 機械学習の4つのモデル 1-1-2 機械学習活用 虎の巻 1-1-3 モデルの組み合わせによるデータ分析 1-2 Rとは何か？／1-2-1 機械学習を実現するソフトウェア・プラットフォーム 1-2-2 RとPythonの違い 1-2-3 Rの限界 1-3 Rのインストールと利用前の設定／1-3-1 Rのダウンロード 1-3-2 Rのインストール 1-3-3 Rの起動 1-4 Rの基本的な利用方法／1-4-1 Rのコンソール 1-4-2 変数の利用 1-4-3 グラフの描画 1-4-4 ファイルの読み込み 1-4-5 変数の概要を把握する 1-5 Rを使った統計量とデータの把握／1-5-1 平均・分散・標準偏差 1-5-2 Rスクリプトの利用 1-5-3 ヒストグラムを作成する 1-5-4 正規分布の考え方 1-5-5 t分布 1-5-6 指数の表示 1-5-7 Rの変数の型 1-5-8 クロス集計 1-6 第1章のまとめ：マスターすべきポイント 1-6-1 ［機械学習］次へのステップ コラム 統計本を読む3つのコツ 第2章 回帰分析で目的変数の値や発生確率を予測 2-1 単回帰分析／2-1-1 回帰分析の4つのステップ 2-1-2 ステップ1：データの準備ならびに目的変数、説明変数の決定 2-1-3 ステップ2：回帰モデルの生成ならびに結果の検討 2-1-4 ステップ3：モデルをもとに値を予測する 2-1-5 ステップ4：信頼区間と予測区間を求める 2-2 重回帰分析 2-2-1 相関行列をCSVに書き出す 2-2-2 重回帰分析のモデル作成 2-2-3 説明変数を減らすアプローチ 2-3 ロジスティック回帰分析 2-3-1 ロジスティック回帰モデルの作成 2-3-2 ロジスティック回帰の結果の見方 2-3-3 オッズ比の推定 2-3-4 機械学習としてのロジスティック回帰 2-3-5 誤検知率の算出 2-3-6 AICによる説明変数の削除 2-4 ポアソン回帰／2-4-1 ポアソン分布を求める 2-4-2 ポアソン回帰とは？ 2-4-3 ポアソン回帰モデルの生成 2-4-4 AICによる目的変数の削減 2-5 第2章のまとめ：マスターすべきポイント 2-5-1 ［回帰分析］次へのステップ コラム 回帰分析の実際のビジネスへの応用 第3章 クラスタリング分析の3つの手法でデータを分類 3-1 クラスタリングの3つの手法 3-2 階層化クラスタリング／3-2-1 ユークリッド距離で似た者同士をまとめる 3-2-2 ユークリッド距離をもとにグループに分割 3-2-3 クラスタリングの併合過程 3-2-4 樹系図をプロットする 3-2-5 クラスターの距離の計算 3-2-6 各クラスターの形成過程 3-2-7 完全連結法によるクラスタリング形成過程 3-2-8 各計算手法による樹系図 3-2-9 階層化クラスタリングのまとめ 3-3 非階層化クラスタリングとk平均法／3-3-1 k平均法によるクラスター形成 3-3-2 kmeansによるクラスタリング 3-3-3 k平均法での結果のプロット 3-3-4 ギャップ統計量で妥当なクラスター数を予測する 3-3-5 機械学習としてのk平均法 3-3-6 k平均法の実行とプロット 3-3-7 シルエット分析 3-3-8 k平均法のまとめ 3-4 モデルベースクラスタリング／3-4-1 EMアルゴリズムについて 3-4-2 モデルベースクラスタリングのまとめ 3-5 第3章のまとめ：マスターすべきポイント 3-5-1 ［クラスタリング分析］次へのステップ コラム クラスタリングの応用 第4章 主成分分析・因子分析で属性を削減し因子を特定 4-1 主成分分析とは？／4-1-1 主成分分析のステップ 4-1-2 機械学習としての主成分分析 4-1-3 主成分分析のまとめ 4-2 因子分析／4-2-1 固有値と固有ベクトルを求める 4-2-2 factanalによる因子分析 ほか
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- 図書登録番号：
- 2061126956
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- 007.1/ﾅｶ/
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- 資料種別
- 図書
- ISBN
- 978-4-295-00205-5
- タイトルよみ
- アール デ ハジメル キカイ ガクシュウ
- 著者・編者
- 長橋賢吾 著
- シリーズタイトル
- 著者標目
- 長橋, 賢吾, 1977- ナガハシ, ケンゴ, 1977- ( 00902941 )典拠
- 出版事項
- 出版年月日等
- 2017.9
- 出版年（W3CDTF）
- 2017