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実世界の複雑なデータからどのようにして本質的な部分，予測に役立つ部分を取り出すか．多変量・多次元のデータ解析手法としてゲノムや宇宙からビジネスまでさまざまな分野で注目されるスパースモデリングの基礎と応用を解説．基本となるlassoを実践的に導入し，共分散構造選択，画像への応用，NMFによるリコメンデーションなども紹介．特集「スパースモデリングと多変量データ解析」【特集（基礎）】モデル選択超速習―AICからスパースまで（伊庭幸人）スパース性を用いた推定（池田思朗）【特集（展開）】依存関係にスパース性を入れる―グラフィカルlassoの話（井手剛）スパース性を用いた画像処理（本谷秀堅）時間遷移のスパース性―マーケットシェアの遷移を捉えるスパースグラフモデリング（日野英逸）【特集（応用）】行列分解入門―因子分析からL1まで（麻生英樹）行列分解をリコメンデーションに活かす（尾崎隆）〈コラム〉スパース表現を試す／R言語のパッケージ紹介【話題】ことばの見分け方―テキスト言語判定（中谷秀洋）医学研究におけるメタアナリシス―エビデンス統合の方法（野間久史）【その他】掌編小説（円城塔）計算機で作る面白いナンプレ（とん）ほか