データ科学入門　２「特徴記述・構造推定・予測　回帰と分類を例に」

回帰や分類と呼ばれているデータ科学の代表的問題を扱ったテキスト．記述統計学と位置づけられる多変量解析や，推測統計学，機械学習それぞれの立場で様々な分析法が存在しているが，意思決定写像を用いた統一的視点から整理・対比しながら解説することを試みている．

目次

本書で扱う回帰・分類の全体像／量的変数を目的変数とする意思決定写像（説明変数が1つの場合）／量的変数を目的変数とする意思決定写像（説明変数が複数の場合）／質的変数を目的変数とする意思決定写像／確率的データ生成観測メカニズムと意思決定写像／同質性を仮定した予測の意思決定写像／正規分布の性質／最適化問題

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