スパース回帰分析とパターン認識入門書の決定版

講談社のデータサイエンス入門シリーズより刊行された『スパース回帰分析とパターン認識本』（著：梅津佑太、西井龍映、上田勇祐）は、機械学習・深層学習の基盤技術として注目されるスパース回帰分析とパターン認識の理論と実践をコンパクトにまとめた一冊です。

なぜスパース回帰分析なのか？

スパース回帰分析は「必要な特徴だけを選んでモデルを作る」手法であり、過学習の防止やモデルの解釈性向上に寄与します。大量のデータから本質的な情報を取り出す力が重要な現代のデータサイエンスにおいて、その基礎理解は不可欠です。

パターン認識の基本から深層学習まで

本書はパターン認識の基本概念からスタートし、応用として深層学習における活用例も紹介。ステップバイステップの説明で、理論に苦手意識がある方も理解を深められます。

本書の特徴

• わかりやすい解説：難解になりやすい数学的理論を丁寧に解説
• 実践に直結：理論だけでなく、実装例やケーススタディを多数掲載
• コンパクトな構成：約200ページに凝縮された内容で無駄がない

こんな人におすすめ

• 機械学習やパターン認識を学び始めた学生
• データサイエンスの基礎知識を習得したい社会人
• スパース回帰の理論と応用に興味がある研究者・技術者

書籍情報

• 書名：スパース回帰分析とパターン認識本
• 著者：梅津佑太／西井龍映／上田勇祐
• 出版社：講談社
• 発売日：2020年2月
• ページ数：約197ページ
• サイズ：24cm

本書を手に取ることで、データサイエンス分野の最先端技術のひとつであるスパース回帰分析を基礎から応用まで体系的に学べる貴重な機会となるでしょう。ぜひこの機会に挑戦し、解析力を飛躍的に高めてみませんか？

機械学習の基礎スパース回帰分析とパターン認識の研究室

スパース回帰分析とパターン認識本

ISBN: 978-4-06-518620-6 著者: 梅津佑太、西井龍映、上田勇祐 出版社: 講談社 出版年月: 2020年02月 ページ数: 197ページ サイズ: 24cm ジャンル: 工学 > 電気電子工学 > [ 機械学習・深層学習 ] シリーズ: データサイエンス入門シリーズ

この本は、スパース回帰分析とパターン認識の基礎から応用までを網羅した書籍です。データサイエンスの入門者から上級者まで、幅広い層の読者に適した内容になっています。

内容の特徴

• スパース回帰分析の基礎理論から実践的なアプローチまでを解説
• パターン認識の基礎理論とアプリケーションを解説
• 実践的なサンプルコードを多数掲載
• データサイエンスの入門者から上級者まで、幅広い層の読者に適した内容

この本の対象読者

• データサイエンスの入門者
• 機械学習と深層学習の初心者
• スパース回帰分析とパターン認識を学びたい人
• 実践的なアプリケーションを探している人