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/Pythonプログラミング

著者

書誌事項

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/Pythonプログラミング

Peter Bruce, Andrew Bruce, Peter Gedeck著 ; 黒川利明訳

オライリー・ジャパン , オーム社 (発売), 2020.11

第2版

タイトル別名

Practical statistics for data scientists : 50+ essential concepts using R and Python

統計学入門 : データサイエンスのための : 予測分類統計モデリング統計的機械学習とR/Pythonプログラミング

タイトル読み

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/Python プログラミング

大学図書館所蔵 件 / 全291件

この図書・雑誌をさがす

注記

原著第2版の翻訳

技術監修: 大橋真也

参考文献: p345-349

内容説明・目次

内容説明

データサイエンスにおいて重要な統計学と機械学習に関する５２の基本概念と関連用語について、簡潔な説明とその知識の背景となる最低限の数式、グラフ、ＲとＰｙｔｈｏｎのコードを提示し、多面的なアプローチにより、深い理解を促します。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必要な項目と不必要な項目を明確にし、統計学の基本と実践的なデータサイエンス技法を効率よく学ぶことができます。データサイエンス分野における昨今のＰｙｔｈｏｎ人気を反映し、第１版ではＲのみの対応だったコードが、今回の改訂でＰｙｔｈｏｎにも対応。コードはすべてＧｉｔＨｕｂからダウンロード可能です。

目次

  • 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

「BOOKデータベース」 より

詳細情報

ページトップへ