本/雑誌
データサイエンス入門 線形代数・確率から数理最適化まで
原田史子/著 島川博光/著
4620円
| ポイント | 1% (46p) |
|---|---|
| 発売日 | 2023年09月下旬発売 |
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収録内容
| 1 | ベクトル |
| 2 | 要約統計量と相関 |
| 3 | 無相関検定 |
| 4 | 協調フィルタリング |
| 5 | クラスター分析 |
| 6 | 最適化問題と求解法 |
| 7 | 行列―1次変換、特に直交変換 |
| 8 | Geam‐Schmidtの直交化技法と直交分解 |
| 9 | 非負値行列分解 |
| 10 | 行列式 |
| 11 | 回帰分析 |
| 12 | 固有値と固有ベクトル |
| 13 | 主成分分析 |
| 14 | 因子分析 |
| 15 | PageRankアルゴリズム |
| 16 | 判別分析 |
| 17 | 林の数量化理論と数量化1類 |
| 18 | 数量化2類 |
| 19 | 数量化3類 |
| 20 | 数量化4類 |
| 21 | 確率変数による記述 |
| 22 | 機械学習の概要 |
| 23 | 決定木と集団学習 |
| 24 | ロジスティック回帰 |
| 25 | 混合Gaussモデルによるクラスタリング |
| 26 | ニューラルネットワーク |
| 27 | 不等式制約付き問題の最適性 |
| 28 | サポートベクトルマシン |
| 29 | 隠れマルコフモデル |
