Rによる機械学習入門

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Summary, etc.：: R入門からデータを整理するための基本的な統計手法、機械学習における主要なアルゴリズム、スパース学習などていねいに解説。(Provided by: 出版情報登録センター（JPRO）)

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

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