データ駆動科学入門

◆実験・計測データの「見方」を変える1冊◆

実験・計測データを扱う現場では、「データはあるが、何をどう読めばよいかわからない」という壁にしばしば直面します。
本書は、従来の誤差論や回帰分析の枠組みを超え、「確率に基づく推論（ベイズ推定）」と「重要情報の抽出（スパースモデリング）」という二つの視点から、データの奥に潜む関係性を明らかにする方法を解説します。
また、本書の中で用いるPythonプログラムも公開しています。

経験や直感に頼らず、データそのものから現象の構造を導く「データ駆動科学」の基礎を、理論と実例を交えて学べる実践的な入門書です。

【こんなお悩みにおすすめ】
・センサデータや測定値が膨大で、どこに注目すればよいかわからない
・ノイズが多く、同じ実験をしても結果が安定しない
・機械学習やベイズ推定という言葉は知っているが、自分の現場と結びつけられない
・情報の重要度やデータ解析の精度を客観的に評価したい
・実験や計測の方法を、データの視点から見直したい

【目次】
第0章　はじめに
第1章　誤差論と最小二乗法の限界
第2章　ベイズ推定 ― 確率で因果律を遡る
第3章　スパースモデリング ― 重要成分を抽出する
付録

目次

第０章　はじめに（本書の目的
本書の構成　ほか）
第１章　誤差論と最小二乗法の限界（測定値と誤差の取り扱い方
間接測定値とその誤差　ほか）
第２章　ベイズ推定―確率で因果律を遡る（ベイズ推定における因果律の取り扱い
データ駆動科学におけるベイズ推定　ほか）
第３章　スパースモデリング―重要成分を抽出する（スパースモデリングとは
線形写像による問題の定式化　ほか）
付録

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