【2022年5月最新】ディープラーニングおすすめ入門/参考書ランキング

「機械学習はどのような場面で使われているのか？」 「実際に使われているシステムはどのようなしくみになっているのか？」 本書は，こういった疑問に答えつつ，機械学習の基本的な手法を学べる入門書です． ◇本書の特長 ・「部屋の賃料」「顧客の分類」といった身近な話題を用いて，線形識別や決定木などの基本的な手法について解説します． ・「Netflixによる映画の評価予測コンテスト」「Suicaやクレジット...

データの見方や考え方から述べられた本当にほしかった入門書。マニュアル本や事例集では自分の仕事にいかせなかった人必読。動的モデルで実際に予測をしてみよう。 あなたの課題に適したモデルをつくる、評価する、改良する、すべての段階に必要なことがこの1冊に。 天気予報の精度を上げたい、居酒屋の売り上げを予測したい、お掃除ロボットを簡単に制御したい……　――あなたは何に使う？...

基礎的な考え方を丁寧に説明すると共に，時系列モデルを実際のデータに応用する際に必要な知識を紹介。〔内容〕基礎概念／ARMA過程／予測／VARモデル／単位根過程／見せかけの回帰と共和分／GARCHモデル／状態変化を伴うモデル...

本書は、相めてベイズ理論を学ぶ人を対象に、基礎の基礎から解説しました。できるだけ、難しい「数学」や「統計用語」を用いず、理解しやすい「イラスト」と「日本語」の解説でベイズ理論のエッセンスを紹介します。...

近年，確率分布を使った数理モデルをデータにあてはめることで現象の理解と予測を促す「統計モデリング」が注目されている。既存の手法と比べた時の利点は解釈のしやすさと予測のよさの両立である。解釈がしやすいので，モデルに含まれる値を推定した後で次のアクションにつなげやすい。このため現実のデータ解析に極めて有効な手法と評価されている。 　背景には，コンピュータの計算速度の向上，大規模のデータが入手しやすくな...