ベイズな予測―ヒット率高める主観的確率論の話

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  • サイズ A5判/ページ数 182p/高さ 21cm
  • 商品コード 9784897978161
  • NDC分類 417
  • Cコード C3041

内容説明

ベイズの定理。発表から約250年たった今、なぜ注目を集めているのでしょうか?その仕組みから応用範囲までわかりやすく解説しています。

目次

第1章 「ベイズな予測」で何がわかる?(「ベイズの定理」とは?―ベイジアンクラブへようこそ;ベイズの定理の適用範囲―実はいろいろな場面で使われている;「ベイズの定理」を応用すると)
第2章 予測の仕組みを知ろう!―ベイズの定理のキホン(「ナイーブ」なベイズ??;提供してくれる価値―洞察と予測;モデルの役割;極端な値を出さないために~ラプラス補正~;モデルの精度を高めるために~リフトチャート~;利益を確保するために~ROIチャート~;予測誤差を出さないために~混同マトリクス~)
第3章 ベイズの定理実践編―Microsoft Officeへの拡張(Excelで予測をはじめよう!;Visioでもっと予測してみよう!)

著者等紹介

宮谷隆[ミヤタニタカシ]
マイクロソフト株式会社シニアテクニカルアーキテクト。ソニー、東芝や、金融機関など多数のシステム開発、データベース開発、DWH構築などの実績を持つ。オブジェクト・リレーショナルデータベースIllustraのデータブレード開発では日本初のデータブレード開発経験者。シリコングラフィックスで、データマイニング製品Minesetのエンジニア兼プロダクトマネージャを務め、製造大手や流通大手に要因分析と予測販売などの手法を開発提供した。マイクロソフトでは、現在のクラウドコンピューティングの先駆けとなる.NET Servicesの啓発活動を2001年から展開し、現在に至る

岡嶋裕史[オカジマユウシ]
関東学院大学経済学部・同大学院経済学研究科准教授。中央大学大学院総合政策研究科博士後期課程修了。博士(総合政策)。富士総合研究所勤務を経て、現職に至る。主担当科目は、情報ネットワーク論(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

satto

1
初学者向けと言うか、ベイズとは何かっていうレベルの話を、適用できる例を上げながら説明してる。数式はほとんど出てこず、平易な言葉を使って説明してるけど、たまに統計用語が説明なしにさらっと出てくるので、本当の素人が読むのには向いてない中途半端な仕様。これを読めばベイズをバリバリ使いこなせるっていう様な本ではない。2015/07/02

もるもる

1
使える例をひたすら挙げているが、結局なにをどうするのかがよくわからない。副読本として、メインは他の本を読まないとならない。2011/09/20

r_ngsw

0
最近の読書傾向から、必要にかられての再読です。べ、別に再読で冊数稼ごうっていうわけじゃないんだからっっ!!だいぶ前に読んだんですが、正確な日付が不明です。読書メーターだと「読んでる本」になっていて、挫折した覚えはないんですがが・・・。アマゾンに履歴が残ってて、買ったのは2013年2月だったので、まぁだいたい4年ぶりですね。 最近読んだ、マスターアルゴリズム、スーパーフォーキャスティング(邦題「超予測力」)、どちらにもベイズの定理は 続き→ https://goo.gl/MZkyHm2017/08/19

mita

0
さらに勉強する2015/02/04

tom

0
初学者の導入に向いていると思います. 要因を積み重ねると何かの現象に至りますが,ベイズはその逆を考えるということが分かる一冊です. ざっくりとベイズを応用すると,売り上げupしたと仮定するときに,何が一番要因になりそうなのかということを考えることができます. 逆に言うと,どんな施策を打てば売り上げがupするのかということが少し分かります.  そんな一冊です.2014/06/29

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