データサイエンスのための統計学入門 : 予測、分類、統計モデリング、統計的機械学習とRプログラミング
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データサイエンスのための統計学入門 : 予測、分類、統計モデリング、統計的機械学習とRプログラミング
オライリー・ジャパン , オーム社 (発売), 2018.2
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Practical statistics for data scientists : 50 essential concepts
統計学入門 : データサイエンスのための
データサイエンスのための統計学入門 : 予測分類統計モデリング統計的機械学習とRプログラミング
- Title Transcription
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データ サイエンス ノ タメ ノ トウケイガク ニュウモン : ヨソク、ブンルイ、トウケイ モデリング、トウケイテキ キカイ ガクシュウ ト R プログラミング
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Institute for Space–Earth Environmental Research, Nagoya University宇宙地球研1
417||B||||宇1宇宙線112068542
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Agriculture, Forestry and Fisheries Research Information Technology Center (AFFRIT)
007.6||Bru||028602310000625462
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Note
原著 (O'Reilly Media, c2017) の翻訳
技術監修: 大橋真也
参考文献: p301-304
索引: p305-321
Description and Table of Contents
Description
データサイエンスに必要な統計学と機械学習の重要な50の基本概念と、関連する用語について、簡潔な説明と、それを裏付ける最低限の数式、クリアな可視化、実現するRコードを提示して、多方面からの理解を促します。データの分類、分析、モデル化、予測という一連のデータサイエンスのプロセスにおいて統計学のどの項目が必要か、どの項目が不必要かを示し、重要な項目について、その概念、数学的裏付け、プログラミングの各側面からアプローチします。データサイエンスに必要な項目を効率よく学べて、深く理解することが可能です。
Table of Contents
- 1章 探索的データ分析
- 2章 データと標本の分布
- 3章 統計実験と有意性検定
- 4章 回帰と予測
- 5章 分類
- 6章 統計的機械学習
- 7章 教師なし学習
- 付録A 参考文献
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