機械学習スパース推定法による統計モデリングの評価
データ更新日:2020-12-09

機械学習分野での評価

書籍の評価について

簡単に次のような指標から評価を計算しています。

  • ・書籍が紹介されているQiita記事のいいね数と更新日
  • ・書籍が紹介されているサイトのGoogleでの検索順位
  • ・Twitterで書籍に関する最新ツイートのいいね数とリツイート数
  • ・「初心者」や「入門書」など特定のキーワードとコンテンツ(例えばQiitaの記事)の関連性

詳細な評価の計算方法については下記をご覧ください。

書籍の評価について

順位9
総合点2
Qiitaの記事での点数1
Twitterでの点数1

過去の順位の推移

グラフについて

  • ・グラフのデータはぬこぷろで計測した、最大で過去5回分を表示しています。
  • ・「順位」について、次の2点の場合は圏外扱いとしてグラフ上には表示しません。なので、グラフ上では途切れた線が表示されることもあります。
    ①ぬこぷろが書籍の点数を計算する際、点数化の元となる最新のメディア(Qiitaの記事など)に書籍の情報が掲載されていなかった場合。ぬこぷろは最新のメディア情報を収集して書籍の点数を計算するため、過去点数計算した際にその書籍がメディアに掲載されていても、点数計算時にぬこぷろが収集したメディアに書籍情報がなければ圏外扱いとなります。
    ②順位が30位を下回った場合。
  • ・「総合点」が0点なのは上記「順位」の圏外扱いの①とと同様に、ぬこぷろが書籍の点数を計算する際、点数化の元となる最新のメディア(Qiitaの記事など)に書籍の情報が掲載されていなかった場合となります。

基本情報

ISBN-139784320112575
内容統計学の基本ツールになりつつあるスパース推定について、統計モデリングを中心に入門的内容から発展的内容までを解説。
目次第1章 線形回帰モデルとlasso 1.1 最小2乗法・正則化法 1.2 リッジ回帰 1.3 lasso 1.4 図による解釈 1.5 軟閾値作用素と硬閾値作用素 1.6 計算アルゴリズム   1.6.1 最小角回帰   1.6.2 座標降下法   1.6.3 交互方向乗数法 1.7 正則化パラメータの選択   1.7.1 交差検証法   1.7.2 モデルの自由度に基づく評価基準   1.7.3 拡張BIC 1.8 解析プログラム 第2章 lasso正則化項の拡張 2.1 エラスティックネット   2.1.1 計算アルゴリズム   2.1.2 適用例:人工データ 2.2 非凸正則化項   2.2.1 SCAD   2.2.2 MC+   2.2.3 適応型lasso   2.2.4 ブリッジ推定   2.2.5 適用例:犯罪データ 2.3 解析プログラム 第3章 構造的スパース正則化 3.1 隣接縮小型正則化   3.1.1 連結lasso   3.1.2 クラスターlasso   3.1.3 OSCAR   3.1.4 一般化lasso 3.2 グループ縮小型正則化   3.2.1 グループlasso   3.2.2 重複のあるグループの選択 3.3 グループ縮小型正則化の応用   3.3.1 階層的変数選択   3.3.2 二水準選択 3.4 計算アルゴリズム   3.4.1 一般化lassoに対する計算アルゴリズム   3.4.2 グループlassoに対する計算アルゴリズム 3.5 適用例   3.5.1 連結lassoの適用例:人工データ   3.5.2 一般化lassoの適用例:画像データ   3.5.3 グループlassoの適用例:出生データ   3.5.4 階層的lassoの適用例:犯罪データ 3.6 解析プログラム 第4章 一般化線形モデルにおけるスパース推定 4.1 ロジスティック回帰モデル   4.1.1 計算アルゴリズム   4.1.2 適用例:南アフリカの心臓疾患データ 4.2 ポアソン回帰モデル   4.2.1 計算アルゴリズム   4.2.2 適用例:博士課程学生の出版論文データ 4.3 多項ロジスティック回帰モデル   4.3.1 計算アルゴリズム   4.3.2 適用例:手書き画像文字データ 4.4 コックス回帰モデル   4.4.1 計算アルゴリズム   4.4.2 適用例:原発性胆汁性肝硬変データ 4.5 解析プログラム 第5章 多変量解析におけるスパース推定 5.1 ガウシアングラフィカルモデルにおけるスパース推定   5.1.1 ガウシアングラフィカルモデル   5.1.2 パラメータ推定法   5.1.3 グラフィカルlassoによるパラメータ推定   5.1.4 交互方向乗数法によるパラメータ推定   5.1.5 適用例:デカスロンデータ 5.2 スパース主成分分析   5.2.1 主成分分析   5.2.2 主成分の解釈   5.2.3 SCoTLASS   5.2.4 SPCA   5.2.5 適用例:デカスロンデータ   5.2.6 SPCAの定式化に至るまで 5.3 スパース因子分析   5.3.1 従来の因子負荷行列の推定:最尤法と因子回転   5.3.2 因子回転の一般化と正則化最尤法   5.3.3 スパース因子分析とスパース主成分分析との比較   5.3.4 適用例:デカスロンデータ 5.4 解析プログラム 付  録 参考文献 索  引
著者
出版日
ページ数168
出版社共立出版