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目次
まえがき<br/>第I部 Rによる計算<br/>第1章 R の使い方3<br/>第2章 確率の計算<br/>第II部 統計解析の基礎<br/>第3章 機械学習の問題設定<br/>第4章 統計的精度の評価<br/>第5章 データの整理と特徴抽出<br/>第6章 統計モデルによる学習<br/>第7章 仮説検定<br/>第III部 機械学習の方法<br/>第8章 回帰分析の基礎<br/>第9章 クラスタリング<br/>第10章 サポートベクトルマシン<br/>第11章 スパース学習<br/>第12章 決定木とアンサンブル学習<br/>第13章 ガウス過程モデル<br/>第14章 密度比推定<br/>付録:ベンチマークデータ<br/>参考文献<br/>パッケージ・関数索引<br/>用語索引
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