Product Details
ISBN 10 : 487311960X
Content Description
時系列データが使われる範囲は広く、医療データ、金融分析、経済予測、天気予報など、さまざまな分野で使われています。本書は時系列データを通してデータ解析手法を学んでゆくアプローチで、データのクリーニング、プロットの方法、入出力など基本的なトピックについてひととおりカバーしてから、さまざまな分野の事例を数多く取り上げ、統計的手法と機械学習手法の両方を時系列データに適用し、また人気のオープンソースツールも積極的に取り入れた手法を紹介します。プログラムにはRとPythonの両方を利用。データセットやコードはGitHubからダウンロード可能です。
目次 : 時系列の概論と簡単な歴史/ 時系列データの見つけ方と前処理/ 時系列の探索的データ解析/ 時系列データのシミュレーション/ 時間データの保管/ 時系列に使える統計モデル/ 時系列に使える状態空間モデル/ 特徴量の生成と選択/ 機械学習による時系列解析/ ディープラーニングによる時系列解析/ 誤差の測定/ 時系列モデルの当てはめと提供の性能に関する考慮事項/ ヘルスケア分野への適用/ 金融分野への適用/ 政府機関が公表する時系列/ 時系列パッケージ/ 予測の予測
【著者紹介】
アイリーン・ニールセン : ニューヨーク市を拠点とするソフトウェアエンジニアおよびデータアナリスト。対象はヘルスケアスタートアップから政治キャンペーンまで、顧客は物理学の研究室から金融ファームまで、さまざまな分野における時系列およびその他のデータ処理を行う。現在、予測アプリケーション用のニューラルネットワークを開発中
山崎康宏 : 早稲田大学理工学部出身。東京大学大学院在学中、カナダに渡る。専門を海洋物理学から気象力学に変え、博士課程をやり直すことにしたが、先進的なトロント大学の計算機環境にも満足せず、自分専用のLinux環境を築く。日本でLinux普及活動を始めたのが1993年。学位取得後英国に渡り、現在も気候変動関連の研究の様子を追いながら楽しんでいる
山崎邦子 : 数値シミュレーションに基づく地球温暖化予測を行うイギリス気象庁の研究者。福岡県立修猷館高校卒、東京大学理学士、東京大学理学修士、オックスフォード大学博士(物理学)(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)
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ONE_shoT_
読了日:2024/03/12
kenwatan
読了日:2022/04/10
dahatake
読了日:2022/03/17
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