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

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  • サイズ A5判/ページ数 345p/高さ 22cm
  • 商品コード 9784873118284
  • NDC分類 417
  • Cコード C3055

内容説明

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。

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
付録A 参考文献

出版社内容情報

50の重要な統計と機械学習の「コンセプト」について、多方面からの理解を促すよう構成。50項目の基本的なコンセプトを過不足なく説明し、最低限の数式とコードで理解を深める!
50の重要な統計と機械学習の「コンセプト」について、簡潔かつ正確な説明と、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コードを過不足なく提示することで、多方面からの理解を促します。1つの項目について、概念、数学的裏付け、プログラミングといった多方面からアプローチし、シンプルに説明しているので、概念と実例を結びつけることができ、知識を確実に自分のものにすることが可能です。実際に動かして概念を理解することができます。

Peter Bruce[ピーター ブルース]
著・文・その他

Andrew Bruce[アンドリュー ブルース]
著・文・その他

大橋 真也[オオハシ シンヤ]
監修

黒川 利明[クロカワ トシアキ]
翻訳