予測モデルの理論と実践を、R言語を用いて分かりやすく解説しています。
これまでの目次は、次のとおりです。
2019年
7月号 (1) オリエンテーション
8月号 (2) 予測の論理:目的変数の分解と説明変数の分類
9月号 (3) 平滑化原理による予測
10月号 (4) 目的変数の前処理と確率モデル
12月号 (6) 一般化線形モデルと一般化加法モデルの当てはめ
2020年
1月号 (7) 統計モデルあてはめの予測性能評価
3月号 (8) 最適層別規則の探索-解釈容易な人工知能
5月号 (9) 質的データの予測問題
7月号 (10) 回帰と教師付き分類:多値予測問題
9月号 (11) 質的予測から教師なし予測へ
11月号(12) 単純な予測を超えて:人間知能への貢献
11月号(12) 単純な予測を超えて:人間知能への貢献
(完)