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確率・統計
出版社名:オライリー・ジャパン
出版年月:2020年11月
ISBN:978-4-87311-926-7
366P 21cm
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/著 Andrew Bruce/著 Peter Gedeck/著 黒川利明/訳 大橋真也/技術監修
組合員価格 税込
3,168
円
(通常価格 税込 3,520円)
割引率 10%
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内容紹介・もくじなど
内容紹介:データサイエンスの定番書籍の改訂版。RだけでなくPythonにも対応!データサイエンティスト向け統計入門の、RのバージョンアップとPython対応のために加筆変更を加えた改訂版です。50の重要な統計と機械学習の「重要なコンセプト」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、実現するためのプログラミングコードを過不足なく提示することで、多方面からの着実な理解を促します。第1版ではRのみの対応でしたが、第2版ではPythonにも対応。サンプルコードはすべてGitHubから入手可能です。
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…(
続く
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内容紹介:データサイエンスの定番書籍の改訂版。RだけでなくPythonにも対応!データサイエンティスト向け統計入門の、RのバージョンアップとPython対応のために加筆変更を加えた改訂版です。50の重要な統計と機械学習の「重要なコンセプト」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、実現するためのプログラミングコードを過不足なく提示することで、多方面からの着実な理解を促します。第1版ではRのみの対応でしたが、第2版ではPythonにも対応。サンプルコードはすべてGitHubから入手可能です。
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。
もくじ情報: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
著者プロフィール
ブルース,ピーター(ブルース,ピーター)
Statistics.comという統計の教育機関を設立。現在は約100コースの教育プログラムを提供している。そのうち約3分の1がデータサイエンティストを対象としたもの。プロのデータサイエンティストを養成するためのインストラクターとして優秀な開発者を募集し、また、プロのデータサイエンティストに訴えるマーケティング戦略を練る過程において、この分野のマーケットにおける幅広い視点と自身の専門知識の両方を広げた
ブルース,ピーター(ブルース,ピーター)
Statistics.comという統計の教育機関を設立。現在は約100コースの教育プログラムを提供している。そのうち約3分の1がデータサイエンティストを対象としたもの。プロのデータサイエンティストを養成するためのインストラクターとして優秀な開発者を募集し、また、プロのデータサイエンティストに訴えるマーケティング戦略を練る過程において、この分野のマーケットにおける幅広い視点と自身の専門知識の両方を広げた
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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…(続く)
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。
もくじ情報: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