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Pythonで機械学習に必要な統計解析を学べる!!
機械学習を使いこなすには、確率・統計に根ざしたデータ解析の基礎理論の理解が不可欠です。そこで本書は、Pythonの簡単な使い方から確率・統計の基礎、統計モデルによる機械学習を解説します。

第I部　Pythonによる計算
　第1章　Pythonの初歩
　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A ベンチマークデータ
　A.1 UCI Machine Learning Repository
　A.2 mlbench
　A.3 datasets
参考文献
Python索引
用語索引

日本オペレーションズ・リサーチ学会 創立60周年記念事業。モデリングは、近年特に注目されている。その範囲には機械学習、金融工学、データ同化、待ち行列などが含まれ、多くの実務家、研究者が活躍している。本書は、その注目されている分野の第一線の著者が、本格的論考をおこなう。 興味のある分野を深く読み進めるのもよし。全体を読み進んで、モデリングの「現在」、たとえば、ORや最適化などの問題解決型のヨコ型分野と、建築、機械、金融、気候・海洋などの具体的な対象を持つタテ型分野を俯瞰的にみることもできる。モデリングに興味のある読者には、必携の書である！

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最小の努力で、最大の学びがここにある！・境界分野が面白い！ 基礎から最先端まで、骨太の一冊！・機械学習に不可欠な基礎知識が身につく。・おだやかではない。かつてこれほどの教科書があっただろうか。

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丁寧な説明が感動的！ しっかり、よくわかる！どのような学習アルゴリズムが効率的かを見極めるには、確率論・統計学に根ざした基礎が不可欠。カーネル法、ＳＶＭ、ブースティングなど、重要概念を丁寧に記述した。学習手法をしっかり理解して使いこなせるようになる。