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多変量解析が非常にわかりやすく書かれている。
カーネル法が後半出てくるが、カーネル法入門―正定値カーネルによるデータ解析 (シリーズ 多変量データの統計科学)を参考にしたい
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実際の手順が丁寧に説明されており、実用的。図も多く、直感的に分かりやすい。方法論の妥当性についての理論的説明は他の本を参照する形になる。
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170107 中央図書館
以前の「多変量解析」の解説書といえば、主成分分析が山場であったが、今は、すっかり様変わりしている。最適化計算に要する労力が格段に小さくなったため、色々な手法やアルゴリズムが使えるようになった。
本書は、数学的な細部や適用にあたっての留意点など冗長な部分を切り捨て、通読性を重視して現場でよく用いられる概念や手法をコンパクトかつ歯切れよく説明している。AIC、BIC、ロジット、SVMなど。
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ステップ3. 多変量解析
[関連リンク]
一年で身に付ける!Rと統計学・機械学習の4ステップ - iAnalysis 〜おとうさんの解析日記〜: http://d.hatena.ne.jp/isseing333/20120330/1333113043
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多変量解析モデルの構造について幅広くカバーした本,平井 有三『はじめてのパターン認識』を補完するような使い方ができる。
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Bishopなどの本をすでに勉強している人にとってはこの本から新しい知識を得ることとはないと思う。実例が必ず紹介されているところは良い。