Rによるデータサイエンス―データ解析の基礎から最新手法まで

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  • サイズ A5判/ページ数 307p/高さ 22cm
  • 商品コード 9784627096011
  • NDC分類 417
  • Cコード C3041

出版社内容情報

R言語によるさまざまな統計解析の手法を解説する。古典的な因子分析などをはじめ,サポートベクトルマシン,ランダムフォレスト法などの最新手法まで幅広く扱っている

目次

第1部 Rとデータマイニングの基礎(データマイニングとR言語;データの入出力と編集;データの演算と固有値、基本統計量;データの視覚化)
第2部 Rによるデータ解析・データマイニング(主成分分析;因子分析;対応分析;多次元尺度法;クラスター分析;自己組織化マップ;線形回帰分析;非線形回帰分析;線形判別分析;非線形判別分析;生存分析;時系列;樹木モデル;ニューラルネットワーク;カーネル法とサポートベクターマシン;集団学習;アソシエーション分析)

著者等紹介

金明哲[キンメイテツ]
1988年中国から来日。1994年総合研究大学院大学統計科学専攻博士後期課程修了。札幌学院大学社会情報学部教授を経て2005年同志社大学文化情報学部教授。博士(学術)(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
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感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

LucasKBOS

3
この本、だいぶ昔にはトピックスが難しいなぁと思い放置していた章もありました。が、最近ファイナンスに関するRの本を読む(というか実行していることもあり)、その参考に再度読んでみました、すると頭によくはいり、この本の良さがわかりました。これ、2007年出版ですので8年前のものなのですが、今でもこの本はRの邦書では1番かなと思います。他書とくらべ、トピックも多くしかもコンパクトでgoodです2015/12/09

peng225

2
いろいろなデータ解析の手法を広く浅く紹介した本。具体的な手法の内容は本書だけ読んでもほとんど分からないが、世の中に何をするためのどんな手法があるのかということが俯瞰できるのはよい。また、本書でR言語そのものを学ぶことは難しいため、別途学習が必要である。すなわち、データ解析の手法にある程度精通しており、かつR言語もそこそこ使える人が、各種手法を具体的にどうやってRで実行するのかを知るのにはよいと思う。とはいえ、個人的には多少取り扱う手法を絞ってでも、もう少し各項目の内容を充実させて欲しかった。2016/02/14

tom

2
理論とcode snippetを混ぜた良書.オライリーのcook bookとも多分違う.理論に寄ると眠くなるし,code snippetに寄ると how to しか書かれていない短命な本に思えますが,そんなことはなく,バランス感がいい一冊です. そのうち,(ライブラリが生きていれば)全部写経します.そんな一冊.2015/06/06

明るいくよくよ人

2
統計的手法・統計をベースとする機械学習等について統計言語Rを用いてどのように実現するかについて解説した本。手法そのものについて、R言語の両方についての解説は、紙面の都合でどっちつかずのところはありますが、てっとりばやくRを使って試してみようと思うには、よい資料です。 ほぼ原文は、Jinさん(同志社大)のホームページにある連載の原稿をまとめたものですが、例とか途中の解説は、本書の方が身近でよい。 2011/05/06

ますみ

1
Rだとこんなライブラリーがあるのね。って手っ取り早く知れる本。手法について知りたいやらRについて知りたいやら、には向かないです。2013/09/14

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