川野秀一

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スパース推定法による統計モデリング 統計学One Point

川野秀一

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基本情報

ジャンル
：
物理・科学・医学
ISBN/カタログNo
：
ISBN 13 : 9784320112575
ISBN 10 : 4320112571
フォーマット
：
本
出版社
：
共立出版
発行年月
：
2018年03月
発売国
：
日本
共著・訳者・掲載人物など
:
松井秀俊, 廣瀬慧 ,  
追加情報
:
１６８ｐ；22

内容詳細

目次 : 第１章　線形回帰モデルとｌａｓｓｏ（最小２乗法・正則化法/ リッジ回帰　ほか）/ 第２章　ｌａｓｓｏ正則化項の拡張（エラスティックネット/ 非凸正則化項　ほか）/ 第３章　構造的スパース正則化（隣接縮小型正則化/ グループ縮小型正則化　ほか）/ 第４章　一般化線形モデルにおけるスパース推定（ロジスティック回帰モデル/ ポアソン回帰モデル　ほか）/ 第５章　多変量解析におけるスパース推定（ガウシアングラフィカルモデルにおけるスパース推定/ スパース主成分分析　ほか）/ 付録Ａ

【著者紹介】
川野秀一 : ２０１０年九州大学大学院数理学府数理学専攻博士後期課程修了。電気通信大学大学院情報理工学研究科准教授、博士（機能数理学）。専攻は統計科学

松井秀俊 : ２００９年九州大学大学院数理学府数理学専攻博士後期課程修了。滋賀大学データサイエンス学部准教授、博士（機能数理学）。専攻は統計科学

廣瀬慧 : ２０１１年九州大学大学院数理学府数理学専攻博士後期課程修了。九州大学マス・フォア・インダストリ研究所准教授、博士（機能数理学）。専攻は統計科学（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

（「BOOK」データベースより）

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読書メーターレビュー

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  • shin_ash さん

    読了日：2018/03/18

    3/27に本書の出版記念セミナーがあることを知ったので、本書を購入して読んだ。スパース推定法の応用は盛んな故その幅は広く今後益々重要な技術になると思われる。私はリッジとlassoの区別がつく程度の基本的な事しか知らなかったので本書とセミナーには興味があった。本書は基礎的なところから応用である構造的なスパース推定法に展開しているので、その繋がりが理解できるようになった。一方、本書は基礎理論からアルゴリズムまで、総花的に理解させる事に軸足を置いている為か、文章的には分かりやすい記述ではない。この点は少し残念。

  • おまんじう さん

    読了日：2020/09/12

    lassoから始まって、グループlassoや階層的lassoなど、様々なモチベーションで開発された変数選択のための正則化がコンパクトに説明されている。lassoに対する解法として座標降下法、交互乗数法などを詳しく説明した上で、他の正則化もこれらを用いて解く方法を説明しているので、見通しが良い。

  • 鴨川 さん

    読了日：2018/03/28

    網羅的にわかりやすくスパース推定を解説しており、良書と言える。実装例が載っていて素敵。こういうのはわかった気になるのが大事だと思っているので。個人的に五章が難しかった。

  • 青木健一 さん

    読了日：2018/03/22

    理論的には難しい箇所が多くついていけなかったけどRのコードもあるし慣れていくつもり データがたくさんになってきているので深層学習だけではなく、説明変数を絞り込めるスパース推定の重要度はましてくると思う

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２０１０年九州大学大学院数理学府数理学専攻博士後期課程修了。電気通信大学大学院情報理工学研究科准教授、博士（機能数理学）。専攻は統計科学

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