Book description
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。
Table of contents
- 目次
- 日本語版まえがき (1/4)
- 日本語版まえがき (2/4)
- 日本語版まえがき (3/4)
- 日本語版まえがき (4/4)
- 訳者まえがき (1/4)
- 訳者まえがき (2/4)
- 訳者まえがき (3/4)
- 訳者まえがき (4/4)
- まえがき (1/4)
- まえがき (2/4)
- まえがき (3/4)
- まえがき (4/4)
- 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
- 参考文献 (1/2)
- 参考文献 (2/2)
- 索引 (1/4)
- 索引 (2/4)
- 索引 (3/4)
- 索引 (4/4)
Product information
- Title: データサイエンスのための統計学入門 第2版 ―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
- Author(s):
- Release date: November 2020
- Publisher(s): O'Reilly Japan, Inc.
- ISBN: 9784873119267
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