Rではじめる機械学習 データサイズを抑えて軽量な環境で攻略法を探る

Rではじめる機械学習 データサイズを抑えて軽量な環境で攻略法を探る

¥3,600+税

品種名
書籍
発売日
2017/9/8
ページ数
344
サイズ
B5変形判
著者
長橋 賢吾 著
ISBN
9784295002055

手軽なR環境で機械学習を試そう!

機械学習の考え方とRの活用をわかりやすく解説!―Rは統計解析のためのプログラミング言語・開発環境であり、機械学習で利用できるライブラリが数多く提供されています。先進IT企業では、あるモデルでうまく動作するかを判断するため、Rでプロトタイプを作成・確認するというケースもあります。本書ではまず、機械学習の考え方や、その基礎となる統計をわかりやすく説明。それを踏まえて、代表的な機械学習の理論を押さえながら、Rのさまざまな活用法を解説します。本書を読んで、Rによる機械学習の試行や検証を始めてみましょう。

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著者プロフィール

◎ 長橋 賢吾(ながはし けんご)
フューチャーブリッジパートナーズ株式会社代表取締役、株式会社アプリックス代表取締役兼取締役社長。
慶應義塾大学環境情報学部卒業。同大学院政策・メディア研究科修了、2005年東京大学大学院情報理工学研究科修了。博士(情報理工学)。

英国ケンブリッジ大学コンピュータ研究所訪問研究員を経て、2006年日興シティグループ証券(現シティグループ証券)にてITサービス・ソフトウェア担当の証券アナリストとして勤務したのち、2009年3月にフューチャーブリッジパートナーズ株式会社を設立。

経営の視点から、企業戦略の策定、経営管理、IR支援、M&A、資金調達、データ活用を実施する。
2014年12月より株式会社インプレスと共同で「データサイエンス基礎講座」を開催。広い視点でわかりやすい講習指導をモットーとし、どの回も満席の好評を得る。

共著に「使って学ぶIPv6」(アスキー、2002年4月)、著書に「これならわかるネットワーク―インターネットはなぜつながるのか?(ブルーバックス)」(講談社、2008年5月)、「図解入門 ビジネス最新ネット企業の新技術と戦略がよ~くわかる本」(秀和システム、2011年9月)、「ビッグデータ戦略」(秀和システム、2012年3月)、「図解スマートフォンビジネスモデル」(秀和システム、2012年9月)。「システム開発は絶滅危惧業種になってしまうのか? アジャイル的50の生き残り術」(秀和システム、2014年5月)、「図解入門ビジネス FinTechの基本と仕組みがよ~くわかる本」(秀和システム、2016年12月)などがある。

目次

◆第1章 Rと機械学習の基礎
1-1 機械学習とは何か?
1-2 Rとは何か?
1-3 Rのインストールと利用前の設定
1-4 Rの基本的な利用方法
1-5 Rを使った統計量とデータの把握
コラム 統計本を読む3つのコツ

◆第2章 回帰分析で目的変数の値や発生確率を予測
2-1 単回帰分析
2-2 重回帰分析
2-3 ロジスティック回帰分析
2-4 ポアソン回帰
コラム 回帰分析の実際のビジネスへの応用

◆第3章 クラスタリング分析の3つの手法でデータを分類
3-1 クラスタリングの3つの手法
3-2 階層化クラスタリング
3-3 非階層化クラスタリングとk平均法
3-4 モデルベースクラスタリング
コラム クラスタリングの応用

◆第4章 主成分分析・因子分析で属性を削減し因子を特定
4-1 主成分分析とは?
4-2 因子分析
コラム 主成分分析とフランス印象派

◆第5章 アソシエーション分析で関連性がある物事を見極める
5-1 アソシエーション分析に使われるアソシエーション・ルールとは
5-2 arulesによるアソシエーション分析
コラム アソシエーション分析の応用

◆第6章 サポートベクターマシンでクラス分類
6-1 線引きによるクラス分類
6-2 カーネル法
6-3 サポートベクターマシンによる機械学習
コラム 1クラスサポートベクターマシン

◆第7章 アンサンブル学習と正則化―モデルの組み合わせと過学習の解決
7-1 過学習とは?
7-2 正則化
7-3 アンサンブル学習
コラム ランダムフォレストのひと手間─254

◆第8章 ベイズ推定とMCMC―事後確率や状態確率を求める
8-1 ベイズ推定と主観確率
8-2 MCMCの導入
8-3 Stanを利用したベイズ推定
コラム ネットと相性が良いベイズ推定─284

◆第9章 ニューラルネットワークとディープラーニング
9-1 ニューラルネットとは?
9-2 ディープラーニングとニューラルネットワークの手法
コラム 畳み込みニューラルネットワーク

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