事例＋演習で学ぶ機械学習　ビジネスを支えるデータ活用のしくみ

「部屋の賃料の予測」「顧客の分類」といった身近な話題を用いて、線形識別や決定木などの基本的な手法について解説します。「Ｎｅｔｆｌｉｘによる映画の評価予測コンテスト」「Ｓｕｉｃａやクレジットカードの使用履歴からどの程度個人の特定ができるか」など、機械学習とかかわりの深い研究やビジネスの事例について紹介します。Ａｍａｚｏｎなどで利用されている、「購入履歴から個人の好みを判断し、商品を紹介するシステム」「検索に連動したＷｅｂ広告」のしくみについて、章を割いて詳しく解説します。

「機械学習はどのような場面で使われているのか？」
「実際に使われているシステムはどのようなしくみになっているのか？」
本書は，こういった疑問に答えつつ，機械学習の基本的な手法を学べる入門書です．

◇本書の特長
・「部屋の賃料」「顧客の分類」といった身近な話題を用いて，線形識別や決定木などの基本的な手法について解説します．
・「Ｎｅｔｆｌｉｘによる映画の評価予測コンテスト」「Ｓｕｉｃａやクレジットカードの使用履歴からどの程度個人の特定ができるか」など，機械学習とかかわりの深い研究やビジネスの事例について紹介します．
・Ａｍａｚｏｎなどで利用されている，「購入履歴から個人の好みを判断し，商品を紹介するシステム」「検索に連動したＷｅｂ広告」のしくみについて，章を割いて詳しく解説します．

なお，付録にあるＲのサンプルコードは，森北出版のＷｅｂサイトにて公開しています．(「近刊情報」より)

目次

第１章　ネット時代のデータ活用
第２章　データマイニングと機械学習
第３章　識別：線形識別とその発展形
第４章　予測：線形回帰とニューラルネットワーク
第５章　決定木
第６章　テキストマイニングと評判分析
第７章　推薦システム
第８章　ソーシャルネットワークの分析
第９章　検索連動広告

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