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小西 貞則
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多変量解析入門――線形から非線形へ 単行本（ソフトカバー） – 2010/1/27

5つ星のうち4.7 54
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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。
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  1. 本の長さ
    320ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    岩波書店
  4. 発売日
    2010/1/27
  5. 寸法
    15 x 2.1 x 21 cm
  6. ISBN-10
    4000056530
  7. ISBN-13
    978-4000056533
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登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ 岩波書店 (2010/1/27)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2010/1/27
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 単行本（ソフトカバー） ‏ : ‎ 320ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4000056530
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4000056533
  • 寸法 ‏ : ‎ 15 x 2.1 x 21 cm
  • カスタマーレビュー:
    5つ星のうち4.7 54

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小西 貞則

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上位レビュー、対象国： 日本

13号機
5つ星のうち5.0 機械学習の理論を勉強する前に
2022年3月17日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
機械学習を勉強する前に読んだ本です。
式変形などがすごく丁寧で分かりやすく、非常にいい導入になりました。
5人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
タナカ
5つ星のうち5.0 入門であり基本の到達点
2021年11月26日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
他の方のレビューにあるように入門とありますが、決して初学者の方向けの本ではありません。
一方で、ある程度の多変量解析と大学教養課程の数学の学習経験がある方には細かい所まで参考になる点が多々あります。
一般的なビジネスサイドの多変量解析・機械学習の数理面での目標地点になるかと思います。
8人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
Amazon カスタマー
5つ星のうち5.0 日本versionのESL
2020年7月9日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
データサイエンスを勉強したいと思ってISLを読んだ時、数学的記述が省略されていたので今一つスッキリしないものが残りました。本書はISLとほぼ同じ内容を扱っていますが、数学的な説明が丁寧になされ大変分かりやすいと思います。そういう意味ではESLの日本versionとも言えますが、本書の記述は日本語であることに加え説明自体もESLより分かりやすいと感じます。
12人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
Aloow
5つ星のうち5.0 多変量解析の理論のエッセンスが濃縮された1冊
2014年5月18日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
本書は「入門」と銘打たれているが、統計的知識がない読者は対象としていない点に注意されたい。最低でも大学学部程度の知識が必要だと思われる。しかし、その程度の統計知識があれば、線形・非線形回帰モデル（重回帰分析）はもちろんのこと、ロジスティック回帰モデル、判別分析、サポートベクターマシン、主成分分析、クラスター分析、モデル評価基準と多変量解析に関する知識を網羅的に学習できる。
また、どの説明においても、モデルを線形から非線形に拡張するように丁寧な議論をされているので、非常に理解がしやすい。
RやMATLABのような行列計算に強いソフトウェアを使って統計計算をする場合においても（大体の処理の関数はすでに用意されてはいるが）、大いに有効である。
25人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
saiyasu
5つ星のうち3.0 入門、にしては難しい
2021年12月11日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
高度な数式の知識がないと、理解するのは苦しいかもしれません。
入門、というにはちょっとレベルが高いと感じてしまいました（私の勉強不足ももちろんあるのですが、、。）
3人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
Ge
5つ星のうち5.0 多変量解析と機械学習の最良の入門書
2019年9月20日に日本でレビュー済み
多変量解析と機械学習を学ぶ上で、これより理解しやすい書籍は見たことがない。
この分野は変数の次元が上がるにつれて理解しにくくなる読者も多いため、1次元と2次元での解説を徹底している。
スプライン関数など非線形手法を扱うなど本当の入門よりはやや発展寄りであるが、共立出版のカステラ本こと統計的学習の基礎の内容を補助する形でも使える。
また、特にSVMの解説は分かりやすかった。
これからデータサイエンスの理論勉強を本格化させたい人に是非おすすめしたい一冊。
5人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
beta
5つ星のうち5.0 原理的なことが綺麗にまとまっている名著
2017年3月7日に日本でレビュー済み
これはいい本だが数学が苦手な人には向いてない。多変数の正規分布を重ね合わせる、とか言われて「はいはい、それで？」と言えるクラスの人にはすごく良い本だと思う。Rやエクセルなどのソフトウェアの使い方については全く説明せず、原理についてのみ的を絞って解説している点が潔くて素晴らしい。かなり数式が多いのに、誤植がまったく見当たらないのは「さすが岩波」と言うべきか。
あえて少しだけ注文をつけると、
●情報量基準（AIC, Cp基準, BICなど）については別の本に詳細を譲っており、読んでて論理が完結しないのでモヤモヤする。
●サポートベクトルマシンやカーネル主成分分析については、しっかりと数学的な原理はまとめられているのだが、「そういう威力があるのか」と思わせる具体例に乏しい（著者自身があまり慣れていないという印象を受ける）。もっとわかりやすい例と図を足してほしい。
●独立成分分析についても一言書いてくれたらよかったのにと思った。
15人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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カービン軍曹
5つ星のうち5.0 難しいが
2014年1月3日に日本でレビュー済み
まるぜんで見て購入しました入門と書いてありますがあくまで多変量解析としての入門書であり。内容はかなり高度な数学です微分積分だけではなく微分方程式などの解析学などを勉強をしないと読破おろか1章で挫折してしまうかもしれませんが読む価値は十分あるとおもいます統計学ではP.Gホーエルの入門数理統計学など同じく難しい本を読んでおくといいと思います。理解できなくてもこれが多変量解析の本質でありそれを理解できて初めて理論から難しい実務に応用できるのだと思います数式を省いてある本よりまともだと思います。（だめとは言わない）
11人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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