やさしい確率・情報・データマイニング

今は「勘」に頼っていられる時代ではない。勘ではない、科学的予測とは何か？株価変動にルールはあるのか？本書は情報系学生・投資家向けに、初学者でもわかるよう確率の初歩から説き始め、やさしい手順にしたがって、読者が著者と一緒に日経平均などを実例としたデータマイニングを体験できるようになっている。

目次

第１章　確率の初歩（組み合わせ
条件付確率
ベイズの定理
確率の値はどう決めるか？）
第２章　確率分布（平均
確率分布
期待値、分散、標準偏差
２項分布
正規分布）
第３章　情報量（情報の大きさとしての情報量
自己情報量
平均情報量
情報の表現と情報量
エントロピーと相互情報量）
第４章　データマイニング（データマイニングとは
最小二乗法と回帰分析
決定木による分析
その他のデータマイニング手法）
第５章　実際の株式への適用（株式を予測するということ
回帰分析による株式分析
株式天井度の予測
決定木とスクリーニング）

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