清水 昌平

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

内容紹介

セミパラメトリックアプローチを因果探索法の「真打ち」として幅広く紹介。代表的手法LiNGAMをその考案者である著者が解説。

内容（「BOOK」データベースより）

清水 昌平
滋賀大学データサイエンス教育研究センター
准教授

著者について

清水/昌平
博士(工学)。2001年大阪大学人間科学部卒業。2006年大阪大学大学院基礎工学研究科博士後期課程修了。現在、滋賀大学データサイエンス学部准教授。大阪大学産業科学研究所特任准教授。理化学研究所革新知能統合研究センター因果推論チームチームリーダー(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)

著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)

統計的因果探索 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

中村 永友

金 明哲

基礎理論とRを使ったデータ分析の方法を解説

内容詳細

多次元データ解析法 (Rで学ぶデータサイエンス 2)

Stuart Coles

Directly oriented towards real practical application, this book develops both the basic theoretical framework of extreme value models and the statistical inferential techniques for using these models in practice. Intended for statisticians and non-statisticians alike, the theoretical treatment is elementary, with heuristics often replacing detailed mathematical proof. Most aspects of extreme modeling techniques are covered, including historical techniques (still widely used) and contemporary techniques based on point process models. A wide range of worked examples, using genuine datasets, illustrate the various modeling procedures and a concluding chapter provides a brief introduction to a number of more advanced topics, including Bayesian inference and spatial extremes. All the computations are carried out using S-PLUS, and the corresponding datasets and functions are available via the Internet for readers to recreate examples for themselves. An essential reference for students and researchers in statistics and disciplines such as engineering, finance and environmental science, this book will also appeal to practitioners looking for practical help in solving real problems. Stuart Coles is Reader in Statistics at the University of Bristol, UK, having previously lectured at the universities of Nottingham and Lancaster. In 1992 he was the first recipient of the Royal Statistical Society's research prize. He has published widely in the statistical literature, principally in the area of extreme value modeling.

An Introduction to Statistical Modeling of Extreme Values (Springer Series in Statistics)

Bernhard Pfaff

Financial Risk Modelling and Portfolio Optimization with R, 2nd Edition Bernhard Pfaff, Invesco Global Asset Allocation, Germany A must have text for risk modelling and portfolio optimization using R. This book introduces the latest techniques advocated for measuring financial market risk and portfolio optimization, and provides a plethora of R code examples that enable the reader to replicate the results featured throughout the book. This edition has been extensively revised to include new topics on risk surfaces and probabilistic utility optimization as well as an extended introduction to R language. Financial Risk Modelling and Portfolio Optimization with R: Demonstrates techniques in modelling financial risks and applying portfolio optimization techniques as well as recent advances in the field. Introduces stylized facts, loss function and risk measures, conditional and unconditional modelling of risk; extreme value theory, generalized hyperbolic distribution, volatility modelling and concepts for capturing dependencies. Explores portfolio risk concepts and optimization with risk constraints. Is accompanied by a supporting website featuring examples and case studies in R. Includes updated list of R packages for enabling the reader to replicate the results in the book. Graduate and postgraduate students in finance, economics, risk management as well as practitioners in finance and portfolio optimization will find this book beneficial. It also serves well as an accompanying text in computer-lab classes and is therefore suitable for self-study.

Financial Risk Modelling and Portfolio Optimization with R

神谷 紀生

北 栄輔

本書は工学系学生が線形代数の数値計算アルゴリズムを学習する際のテキストとなるように企画されている。ただし、数値計算アルゴリズムの範囲はかなり広いので、特に用途の広い連立1次方程式の解法、固有値解析法、一般逆行列の利用に絞って述べている。さらに、初学者は線形代数の知識が必ずしも十分でない可能性も考慮し、本書の前半部分は線形代数の初歩テキストとなるように企画されている。また、全体に定理や証明などはできるだけ省略し、簡単な例題に数値計算アルゴリズムを適用することで、アルゴリズムの実際の動作が理解しやすいように配慮している。

計算による線形代数 (工系数学講座 2)

Gene H. Golub

Charles F. Van Loan

The fourth edition of Gene H. Golub and Charles F. Van Loan's classic is an essential reference for computational scientists and engineers in addition to researchers in the numerical linear algebra community. Anyone whose work requires the solution to a matrix problem and an appreciation of its mathematical properties will find this book to be an indispensible tool. This revision is a cover-to-cover expansion and renovation of the third edition. It now includes an introduction to tensor computations and brand new sections on • fast transforms• parallel LU• discrete Poisson solvers• pseudospectra• structured linear equation problems• structured eigenvalue problems• large-scale SVD methods• polynomial eigenvalue problems Matrix Computations is packed with challenging problems, insightful derivations, and pointers to the literature—everything needed to become a matrix-savvy developer of numerical methods and software.

Matrix Computations (Johns Hopkins Studies in the Mathematical Sciences)

François Chollet

J. J. Allaire

瀬戸山 雅人

長尾 高弘

使い慣れたRを使ってディープラーニングについて学習したいというRユーザのニーズに応える内容。

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