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スパース推定100問 with Python

3,300円 (税込)

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スパース推定100問 with Python

書籍情報

発売日:

著者/編集:鈴木 讓

出版社:共立出版

発行形態:全集・双書

書籍説明

内容紹介

阪大教授Joe Suzukiが講義の演習問題を書籍化。Prof.Joeの100問でスパースの本質をつかむ!

目次

第1章 線形回帰 1.1 線形回帰 1.2 劣微分 1.3 Lasso 1.4 Ridge 1.5 LassoとRidgeを比較して 1.6 elasticネット 1.7 λの値の設定  問題1~20 第2章 一般化線形回帰 2.1 線形回帰のLassoの一般化 2.2 2値のロジスティック回帰 2.3 多値のロジスティック回帰 2.4 ポアッソン回帰 2.5 生存時間解析 付録 命題の証明  問題21~33 第3章 グループLasso 3.1 グループ数が1の場合 3.2 近接勾配法 3.3 グループLasso 3.4 スパースグループLasso 3.5 オーバーラップグループLasso 3.6 目的変数が複数個ある場合のグループLasso 3.7 ロジスティック回帰におけるグループLasso 3.8 一般化加法モデルにおけるグループLasso 付録 命題の証明  問題34~46 第4章 Fused Lasso 4.1 Fused Lassoの適用事例 4.2 動的計画法によるFused Lassoの解法 4.3 LARS 4.4 Lassoの双対問題と一般化Lasso 4.5 ADMM 付録 命題の証明  問題47~61 第5章 グラフィカルモデル 5.1 グラフィカルモデル 5.2 グラフィカルLasso 5.3 疑似尤度を用いたグラフィカルモデルの推定 5.4 JointグラフィカルLasso 付録 命題の証明  問題62~75 第6章 行列分解 6.1 特異値分解 6.2 Eckart-Youngの定理 6.3 ノルム 6.4 低階数近似のスパースの適用 付録 命題の証明  問題76~87 第7章 多変量解析 7.1 主成分分析(1):SCoTLASS 7.2 主成分分析(2):SPCA 7.3 K-meansクラスタリング 7.4 凸クラスタリング 付録 命題の証明  問題88~100 参考文献 索引

著者情報

鈴木 讓

鈴木, 譲