多変量解析入門 線形から非線形へ

小西貞則

諸科学，産業界のあらゆる分野で，複雑な多次元データから情報やパターンを抽出する必要性は増すばかりである．本書では，回帰モデルやベイズ判別，主成分分析，サポートベクターマシーンによる判別法などさまざまな解析手法について，単変量から多変量，二群から多群，線形から非線形への展開を，実例とともに平易に解き明かす．※この電子書籍は「固定レイアウト型」で作成されており，タブレットなど大きなディスプレイを備えた端末で読むことに適しています．また，文字だけを拡大すること，文字列のハイライト，検索，辞書の参照，引用などの機能は使用できません．

• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: 学術・語学 / 理工
• 出版社: 岩波書店
• ページ数: 318ページ
• 電子版発売日: 2021年09月22日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 70MB

[ブクログ · ★★★★★]

多変量解析モデルの構造について幅広くカバーした本，平井 有三『はじめてのパターン認識』を補完するような使い方ができる。

[ブクログ · ★★★★★]

多変量解析が非常にわかりやすく書かれている。
カーネル法が後半出てくるが、カーネル法入門―正定値カーネルによるデータ解析 (シリーズ 多変量データの統計科学)を参考にしたい

[ブクログ · ★★★★☆]

実際の手順が丁寧に説明されており、実用的。図も多く、直感的に分かりやすい。方法論の妥当性についての理論的説明は他の本を参照する形になる。

[ブクログ · ★★★☆☆]

Bishopなどの本をすでに勉強している人にとってはこの本から新しい知識を得ることとはないと思う。実例が必ず紹介されているところは良い。