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| 内容 | 1 はじめに 1.1 現象のモデル化 1.2 識別・判別 1.3 次元圧縮 1.4 分類 2 線形回帰モデル 2.1 2変数間の関係を捉える 2.2 多変数間の関係を捉える 3 非線形回帰モデル 3.1 現象のモデル化 3.2 基底関数に基づくモデル 3.3 基底展開法 3.4 正則化法 4 ロジスティック回帰モデル 4.1 リスク予測モデル 4.2 複合リスク予測モデル 4.3 非線形ロジスティック回帰モデル 5 モデル評価基準 5.1 予測誤差に基づく評価基準 5.2 情報量基準 5.3 ベイズ型モデル評価基準 6 判別分析 6.1 フィッシャーの線形判別 6.2 マハラノビス距離に基づく判別法 6.3 多群判別 6.4 変数選択 6.5 正準判別 7 ベイズ判別 7.1 ベイズの定理 7.2 ベイズ判別法 7.3 ロジスティック判別 8 サポートベクターマシーン 8.1 分離超平面の構成 8.2 線形分離可能でない場合のテクニック 8.3 線形から非線形へ 9 主成分分析 9.1 主成分の構成 9.2 カーネル主成分分析 10 クラスター分析 10.1 階層的分類法 10.2 非階層的分類法 10.3 混合分布モデル 付録A ブートストラップ法 付録B ラグランジュの未定乗数法 付録C EMアルゴリズム |
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| 著者 | 小西,貞則,1948- |
| 出版日 | 201001 |
| 出版社 | 岩波書店 |
| ISBN-13 | 9784000056533 |
| データ提供元 | openBD, 楽天 |
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| 価格 | 3,850 詳細はこちら |
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| レビュー平均 | 4.33 |
| レビュー件数 | 6 |