統計的因果探索

講談社サイエンティフィク
トウケイテキインガタンサク
統計的因果探索
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内容紹介

膨大なデータから、いかにして原因と結果の関係を見いだすのか? 「LiNGAM」(線形非ガウス非巡回モデル)を開発した第一線の研究者が、基礎事項から発展的話題まで平易に説き起こす。因果推論・因果探索に必携。

■おもな内容
第1章 統計的因果探索の出発点
第2章 統計的因果推論の基礎 
第3章 統計的因果探索の基礎
第4章 LiNGAM
第5章 未観測共通原因がある場合のLiNGAM
第6章 関連の話題

■機械学習プロフェッショナルシリーズ
本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全29巻にわたって刊行する。
ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。
これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。

第7期として、以下の3点を刊行!

統計的因果探索 清水 昌平・著
画像認識 原田 達也・著
深層学習による自然言語処理 坪井 祐太/海野 裕也/鈴木 潤・著

■シリーズ編者
杉山 将 理化学研究所 革新知能統合研究センター センター長/東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授

目次

  • 第1章 統計的因果探索の出発点
  • 1.1 はじめに
  • 1.2 因果探索における最大の困難:擬似相関
  • 1.3 擬似相関の数値例
  • 1.4 本章のまとめ
  • 第2章 統計的因果推論の基礎
  • 2.1 導入
  • 2.2 反事実モデルによる因果の定義
  • 2.3 構造方程式モデルによるデータ生成過程の記述
  • 2.4 統計的因果推論の枠組み:構造的因果モデル
  • 2.5 ランダム化実験
  • 2.6 本章のまとめ
  • 第3章 統計的因果探索の基礎
  • 3.1 動機
  • 3.2 因果探索の枠組み
  • 3.3 因果探索の基本問題
  • 3.4 因果探索の基本問題への3つのアプローチ
  • 3.5 3つのアプローチと識別可能性
  • 3.6 本章のまとめ
  • 第4章 LiNGAM
  • 4.1 独立成分分析
  • 4.2 LiNGAMモデル
  • 4.3 LiNGAMモデルの推定
  • 4.4 本章のまとめ
  • 第5章 未観測共通原因がある場合のLiNGAM
  • 5.1 未観測共通原因による難しさ
  • 5.2 未観測共通原因があるLiNGAMモデル
  • 5.3 未観測共通原因は独立と仮定しても一般性を失わない
  • 5.4 独立成分分析に基づくアプローチ
  • 5.5 混合モデルに基づくアプローチ
  • 5.6 多変数の場合
  • 5.7 本章のまとめ
  • 第6章 関連の話題
  • 6.1 モデルの仮定を緩める
  • 6.2 モデル評価
  • 6.3 統計的信頼性評価
  • 6.4 ソフトウェア
  • 6.5 おわりに

製品情報

製品名 統計的因果探索
著者名 著:清水 昌平
発売日 2017年05月24日
価格 定価 : 本体2,800円(税別)
ISBN 978-4-06-152925-0
判型 A5
ページ数 192ページ
シリーズ 機械学習プロフェッショナルシリーズ

著者紹介

著:清水 昌平(シミズ ショウヘイ)

滋賀大学データサイエンス教育研究センター
准教授

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