スパース回帰分析とパターン認識

梅津佑太/西井龍映/上田勇祐・著
シリーズ:
データサイエンス入門シリーズ

スパース回帰分析とパターン認識

発行
2020/02/26
サイズ
B5変
ページ数
208
ISBN
978-4-06-518620-6
本体
2600円(税別)
在庫
在庫あり

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内容紹介

データ解析の標準的ツールとなったスパース回帰分析、判別分析、深層学習、サポートベクターマシン、ランダムフォレストなどをRコードとともに解説。深層学習はRのパッケージkerasで実装。具体例も豊富で実用性も高い! また、選ばれたモデルへの理解などの発展的な内容まで踏み込んだ。

目次

1章 回帰モデルとスパース推定

1.1 回帰モデルと正則化法
1.2 ラッソとその性質
1.3 高次元データに対するラッソ推定量の非漸近的性質
1.4 ラッソ型の正則化法
1.5 モデル選択
1.6 補足

2章 統計手法によるパターン認識

2.1 判別分析の実例
2.2 ベイズ判別法と誤判別率
2.3 2群の場合の多次元正規分布によるベイズ判別ルール
2.4 多群の場合のベイズ判別法
2.5 ロジスティック判別
2.6 その他の判別方法

3章 深層学習

3.1 深層ニューラルネットワーク
3.2 効率よくパラメータを推定するためのテクニック
3.3 畳み込みニューラルネットワーク
3.4 生成モデル

4章 機械学習によるパターン認識

4.1 サポートベクターマシン
4.2 ランダムフォレスト
4.3 アダブースト