染田 貴志（著） , 木虎 直樹（著） , 宇佐見 一平（著） , 増井 隆治（著） , 田辺 広樹（著）
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【推薦の言葉】
「スパースモデリングの応用の広さを知り、
実際のデータ分析に活用できるようになります」
――滋賀大学 データサイエンス学部 教授
河本 薫氏
「実際の現場で重要となる考え方や実装方法を中心に、
現代風に書き下ろしていることから、
今の時代に必要とされる書籍であること間違いなしである」（序文より）
――東北大学 大学院情報科学研究科 情報基礎科学専攻 教授
大関 真之氏
【本書の内容】
データ分析の手法の一つとして注目されているスパースモデリング。
本書はスパースモデリングについて、なるべく複雑な数式は使わず、
原理の説明から、実際のデータに対してどのように適用していくかまでを
紹介する書籍です。
スパースモデリングを活用して企業の問題解決に貢献してきた
株式会社HACARUSのメンバーが、Pythonコードを交えながら解説しています。
本書を活用することで、スパースモデリングがどのようなところに有効で、
実際にどのように使えばいいのかという勘所がつかめます。
【目次】
第1章 機械学習プロジェクトにおける課題と、スパースモデリングに期待が高まる背景
第2章 スパースモデリングはなぜ生まれたか？代表的なアルゴリズム「Lasso」の登場
第3章 Lassoの正則化パラメータとモデルの評価～Lasso推定値の評価方法
第4章 スパースモデリングの画像処理への応用～辞書学習による画像の再構成
第5章 スパースモデリングの画像処理への発展的な応用～欠損補間、異常検知、超解像
第6章 最先端のスパースモデリング～HMLassoとPliable Lasso
第7章 スパースモデリングの未来～ディープラーニングとスパースモデリングの融合
第1章 機械学習プロジェクトにおける課題と、スパースモデリングに期待が高まる背景
第2章 スパースモデリングはなぜ生まれたか？代表的なアルゴリズム「Lasso」の登場
第3章 Lassoの正則化パラメータとモデルの評価～Lasso推定値の評価方法
第4章 スパースモデリングの画像処理への応用～辞書学習による画像の再構成
第5章 スパースモデリングの画像処理への発展的な応用～欠損補間、異常検知、超解像
第6章 最先端のスパースモデリング～HMLassoとPliable Lasso
第7章 スパースモデリングの未来～ディープラーニングとスパースモデリングの融合
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