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世界的著名な200人以上の専門家によって執筆された本百科事典は、現代コンピュータ統計学の分野の研究者と実務家に最良の内容とデータを提供することを目指しています。本書は、古典的コンピュータ統計学（bootstrap、cross-validation、EM algorithm、wavelets）、可視化（smoothing、parallel coordinate plots、projection pursuit、GIS）、ベイズ・コンピュテーション（Gibbs sampling、MCMC、Bayesian networks）、最適化手法（Nelder-Mead algorithm、genetic algorithms、simulated annealing、dynamic programming）、シミュレーション（agent-based model、sensitivity analysis、hierarchical models）、現代ソフトウエア（R、MatLab、SAS、G-Gobi、Mathematica）、標準的データセット（UC-Irvine repository、StatLib）、データマイニング（boosting、bagging、support vector machines、random forests、LASSO、LARS、semisupervised learning）等の広範な範囲を綿密にカバーしています。