統計的学習の基礎 - 共立出版
機械学習とは、コンピュータに学習能力を持たせるための方法論を研究する学問の名称であり、もともとは人工知能分野の一部として研究されていた。その後、機械学習は統計学と密接な関わりを持つようになり、「統計的学習」として独自の発展の道を歩み始めた。そして、1990年代から現在に至るまでの計算機やインターネットの爆発的な普及と相まって統計的学習の技術は目覚ましい発展を遂げ、いまや情報検索、オンラインショッピングなど、われわれの日常生活とは切り離すことのできない情報通信技術の根幹を支える重要な要素技術の一つとなった。 本書は、このような発展著しい統計的学習分野の世界的に著名な教科書である“The Elements of Statistical Learning” の全訳である。回帰や分類などの教師あり学習の入門的な話題から、ニューラルネットワーク、サポートベクトルマシンなどのより洗練された学習器、ブー
数理統計学の基礎 - 共立出版
文系から理系まで、各学問分野における最新の統計分析を「クロスセクショナル（領域横断的）」に紹介するシリーズ第1弾！ 本書は、推測統計の典型的なテーマである母数の推定および検定を、数理的な枠組みの中で理解することを目指す。理論的根拠を丁寧に解説し、個別的な事例学習ではなく一貫した考え方が浮き出るような記述とした。基礎となる確率論についても豊富な例を用いて詳細に取り上げ、確率・統計の入門書として標準的な内容を網羅している。 また、入門書では扱うことが少ない順序統計量のような発展的な話題にも言及し、さらに進んで数理統計学を学ぶための手引きとしても役立つ。90題を超える演習問題と略解に触れることで、より深い理解が得られるだろう。 第1章 記述統計 1.1 母集団と標本 1.2 1変量データの記述 1.2.1 度数分布とヒストグラム 1.2.2 分布関数 1.2.3 代表値 1.2.4 分布のばらつ
Rで学ぶデータ・プログラミング入門 - 共立出版
本書は、データ分析（あるいは統計解析）のためのプログラミング技法を解説した入門書である。最近のデータ分析・グラフィックス作成では、多様な手法が使われているが、こうした技法を利用するには高機能なソフトウェアが必要となる。Rは多機能性と拡張性を備えたフリーのデータ分析・グラフィックス作成ソフトウェアとして、非常に多くの手法をサポートしており、世界中で普及が進んでいる。しかしながらRを利用するには、ある程度のプログラミング技法（そしてコンピュータを使いこなせる技能）が必要となる。本書ではプログラミング言語の経験がなく、統計（数学）にも自信のない読者にも、前提知識を要求せずに、データ分析に必要となる知識と技術を解説する。また分析手法としては、古典的なt検定や分散分析、回帰分析だけでなく、クラスター分析や主成分分析などの多変量解析に分類される手法についても、具体例を示しつつ説明する。 またRそのもの
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