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井手 剛
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入門機械学習による異常検知: Rによる実践ガイド 単行本 – 2015/2/19

井手剛 (著)
5つ星のうち3.9 31
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  1. 本の長さ
    275ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    コロナ社
  4. 発売日
    2015/2/19
  5. 寸法
    15 x 1.4 x 21 cm
  6. ISBN-10
    4339024910
  7. ISBN-13
    978-4339024913
  8. すべての詳細を表示
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登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ コロナ社 (2015/2/19)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2015/2/19
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 単行本 ‏ : ‎ 275ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4339024910
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4339024913
  • 寸法 ‏ : ‎ 15 x 1.4 x 21 cm
  • カスタマーレビュー:
    5つ星のうち3.9 31

著者について

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井手 剛

井手 剛

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北海道千歳市出身。国立苫小牧工業高等専門学校（機械工学科）、 東北大学工学部（機械工学科＝編入学）を経て東京大学大学院理学系研究科（物理学専攻）修了。博士（理学）。現在、米国ニューヨークのIBM T.J. Watson Research Center にて人工知能、データマイニング、機械学習の研究に従事。

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孫へのﾌﾟﾚｾﾞﾝﾄです
5つ星のうち5.0 アマゾンプライムは到着が速く良い。仕事で分からない事があると直ぐに専門書が欲しいので非常に助かる
2023年1月14日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
アマゾンプライムは到着が速く良い。仕事で分からない事があると直ぐに専門書が欲しいので非常に助かる
1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
川畑成夫
5つ星のうち4.0 多くの角度から網を張る異常検知の本です
2015年12月20日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
異常検知問題にはずっと悩んでいます。ナローパスを全て無事通過しないと高品質を手にすることができない製造業、発見されないよう工夫に工夫を重ねている経理操作などは検知方法の決め手が見つからない、見つかっても次から次により高度な異常が出現するからです。この本は異常検知の基本的な考え方、データと統計の基本、異常検知手順の流れから始まり、不要な次元を縮小する異常検知、高度な回帰と相関分析を用いた入・出力のあるデータからの異常検知、時系列データから自己回帰や状態空間モデルによる異常検知、そしてモデルが変わってゆく悩みへの対処法などを詳しく解説してくれています。また所どころにサンプルデータを使ったRでの実行例も参考になるかも知れません。問題の困難さから整理ができない現状から抜け出し、気を取り直して解決の糸口を見つけたい身に取っては手元に置きたい本です。ただ、基本となる数学的手法には大学理系程度の基礎が必要だと思います。
14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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ぽてまよ
5つ星のうち5.0 非常に良い。
2018年12月29日に日本でレビュー済み
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機械学習関係の本は何冊か買っていますが、この本はとても良いです。

数式の説明が丁寧です。
話の流れがわからなくならない程度に数式が入っていてとても良いです。

Rの説明に重きを置いているわけでは無いですね。pythonの人が買ったら損ということは無いと思います。
10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
MI
5つ星のうち1.0 あまり役に立たない
2020年8月25日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
異常検知の勉強をされるなら，他の書籍を探した方がいいと思います。
実践ガイドと言いながら実践的にも役立ちません。
1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
ケンイチロウ
5つ星のうち5.0 異常検知分野のバイブル
2018年3月25日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
異常検知に関するバイブル。
機械学習の、産業界にとって最も重要な分野が異常検知であるにも関わらず、異常検知分野の良質な本は少ない。
しかし、この本は基礎から相当な応用まで、手抜き無しに丁寧に数式が展開されており、異常検知分野の最新論文を読み込むのに欠かせないバイブルとして、職場のチームメンバー全員が熟読し、何度も読み返しています。
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
これからを生きる企業人
5つ星のうち5.0 異常検知の入門にオススメの一冊
2018年1月22日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
異常検知をテーマにした統計・機械学習の本は少ない。
本書は基礎が中心となるが、Rによる実装も載っており、実務等で活かしやすい本であった。
2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
Nobuhiro Sue
5つ星のうち5.0 数少ない実践的なテキスト
2016年6月21日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
ノンパラメトリックな時系列データの異常検知・変化検知を行う方法を模索していて、本書にたどり着きました。
類書では「理屈は分かったけど実際どうコーディングすれば？？」というギャップがあるものが多いですが、本書はRによるサンプルコードが随所に記載されており、実際に自分で手を動かしてみるとっかかりとして非常にありがたいです。
Rのコードもパッケージをうまく活用して最小限のコードで済むように工夫されており、Rのパッケージの使い方のガイドとしても素晴らしいです。
4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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カナタさん
5つ星のうち5.0 非常に実践的
2015年12月9日に日本でレビュー済み
私は、工場のセンサーデータを分析しています。データ項目数が非常に多く、データ量も非常に多いので、従来のように目と手で外れ値を探すのが大変で、仕事で異常検知をすることになって買って読みました。

学者が書いたような統計本を想像したのですが、想像に反して即実践出来る内容で助かっています。Rはオマケ程度です。普段Rを使っている私には十分でした。

異常検知を実務でやられる方に、非常にお勧めです。
17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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