データ分析のための数理モデル入門本質をとらえた分析のために

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江崎貴裕ソシムデータブンセキノタメノスウリモデルニュウモンホンシツヲトラエタブンセキノタメニエザキタカヒロ発行年月：2020年05月15日予約締切日：2020年03月20日ページ数：284p サイズ：単行本 ISBN：9784802612494 江崎貴裕（エザキタカヒロ）東京大学先端科学技術研究センター特任講師。2011年、東京大学工学部航空宇宙工学科卒業。2015年、同大学院博士課程修了（特例適用により1年短縮）、博士（工学）。日本学術振興会特別研究員、国立情報学研究所特任研究員、JSTさきがけ研究員、スタンフォード大学客員研究員を経て、2020年より現職。東京大学総長賞、井上研究奨励賞など受賞。数理的な解析技術を武器に、統計物理学、脳科学、行動経済学、生化学、交通工学、物流科学など幅広い分野の問題に取り組んでいる（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）第1部　数理モデルとは（データ分析と数理モデル/数理モデルの構成要素・種類）/第2部　基礎的な数理モデル（少数の方程式によるモデル/少数の微分方程式によるモデル/確率モデル/統計モデル）/第3部　高度な数理モデル（時系列モデル/機械学習モデル/強化学習モデル/多体系モデル・エージェントベースモデル）/第4部　数理モデルを作る（モデルを決めるための要素/モデルを設計する/パラメータを推定する/モデルを評価する）そもそも、データ分析で何ができるのか。データ分析とは機械学習だけなのか。様々な分析手法の全体像と関係性は？データの背後に隠れた構造を知りたい。研究で使う解析手法について悩んでいる。データを分析する全ての人に贈る一冊です。本科学・技術数学

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