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ブートストラップ入門 (Rで学ぶデータサイエンス 4)

汪 金芳, 桜井 裕仁 | 共立出版 | 2011-12-21

第1章 Rによるデータ解析の基礎 第2章 ブートストラップ法の概説 第3章 推定量の精度のブートストラップ推定 第4章 ブートストラップ信頼区間 第5章 仮説検定 第6章 回帰分析 第7章 時系列データ解析 第8章 効率的リサンプリング法

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マンガでわかる統計学 回帰分析編

高橋 信, 井上 いろは, トレンドプロ | オーム社 | 2005-09-01

本書は、回帰分析と重回帰分析とロジスティック回帰分析を解説した書籍です。 プロローグ ノルンへようこそ! 第1章 基礎知識 第2章 回帰分析 第3章 重回帰分析 第4章 ロジスティック回帰分析 付録 Excelで計算してみよう!

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マンガでわかる統計学

高橋 信, トレンドプロ | オーム社 | 2004-07-01

トキメキ統計学 データの種類をたしかめよう! データ全体の雰囲気をつかもう!(数量データ編 カテゴリーデータ編) 基準値と偏差値 確率を求めよう! 2変数の関連を調べよう! 独立性の検定をマスターしよう! Excelで計算してみよう!

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ネットワーク分析 (Rで学ぶデータサイエンス 8)

鈴木 努 | 共立出版 | 2009-09-25

第1章 ネットワークデータの入力 第2章 最短距離 第3章 ネットワーク構造の諸指標 第4章 中心性 第5章 ネットワーク構造の分析 第6章 ネットワークの類似性 第7章 ネットワーク指標の有意性検定 第8章 モチーフ 第9章 複雑ネットワーク 第10章 ネットワーク分析とベイ…

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ハーバード流「気づく」技術

マックス・H・ベイザーマン | KADOKAWA/角川マガジンズ | 2015-02-27

すべてのことには予兆がある! 人より先に気づけば、損害を回避し、競争相手に先んじることができる。科学データの不正操作から金融犯罪まで、行動心理学の巨人が豊富なケーススタディと思考実験で教室の熱気を再現

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シグナル&ノイズ 天才データアナリストの「予測学」

ネイト・シルバー | 日経BP | 2013-11-28

「私たちはシグナルを探そうとしてノイズを集めている」米大統領選で「オバマの勝利」を完璧に予測し、世界を騒然とさせた希代のデータアナリストが、情報の洪水のなかから真実(シグナル)を見つけ出す統計分析理論と予測技法を初公開! 壊滅的な予測の失敗 キツネとハリネズミ-予測が当たるの…

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Pythonクローリング&スクレイピング -データ収集・解析のための実践開発ガイド-

加藤 耕太 | 技術評論社 | 2016-12-16

Webデータ収集・解析の技法を基礎から実用まで徹底解説。 第1章 クローリング・スクレイピングとは何か 第2章 Pythonではじめるクローリング・スクレイピング 第3章 強力なライブラリの活用 第4章 実用のためのメソッド 第5章 クローリング・スクレイピングの実践とデータ…

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はじめてのパターン認識

平井 有三 | 森北出版 | 2012-07-31

パターン認識を学ぶ入門書に最適。Rによる実行例も収録。 第1章 はじめに 第2章 識別規則と学習法の概要 第3章 ベイズの識別規則 第4章 確率モデルと識別関数 第5章 k最近傍法(kNN法) 第6章 線形識別関数 第7章 パーセプトロン型学習規則 第8章 サポートベクトルマ…

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改訂版 日本統計学会公式認定 統計検定2級対応 統計学基礎

田中豊, 中西寛子, 姫野哲人, 酒折文武, 山本義郎 | 東京図書 | 2015-12-10

第1章 データの記述と要約 第2章 確率と確率分布 第3章 統計的推定 第4章 統計的仮説検定 第5章 線形モデル分析 第6章 その他の分析法-正規性の検討、適合度と独立性のX2検定 第7章 付録

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戦略的データサイエンス入門 ―ビジネスに活かすコンセプトとテクニック

Foster Provost, Tom Fawcett | オライリージャパン | 2014-07-19

ビッグデータ時代とも言われる昨今においては、データ収集を行ってビジネスの全体像を把握し、適切なデータ分析を行って正確な予測をした上でビジネス戦略を決めることが求められています。本書は、データをビジネスに活かすために身に付けておくべき基本的な考え方と、データマイニングやモデリング…

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ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

斎藤 康毅 | オライリージャパン | 2016-09-24

ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずPython 3によってゼロからディープラーニングを作成できる。 実際にシステムを作りながらディープラーニングを学ぶ! ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロから…

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機械学習のための特徴量エンジニアリング ―その原理とPythonによる実践 (オライリー・ジャパン)

Alice Zheng, Amanda Casari | オライリージャパン | 2019-02-23

機械学習を行うエンジニアが知るべき特徴量抽出の基本から応用、最新のテーマまでを網羅した書籍。 機械学習や人工知能の性能を決める特徴量作成・変換/選択について詳述した書籍! 本書は、機械学習を行うエンジニアが知るべき特徴量抽出の基本から応用、最新のテーマまでを網羅した書籍です。…

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プログラミングコンテストチャレンジブック [第2版] ~問題解決のアルゴリズム活用力とコーディングテクニックを鍛える~

秋葉拓哉, 岩田陽一, 北川宜稔 | マイナビ | 2012-01-28

プログラミングコンテストの問題を通してアルゴリズムのしくみや考え方を楽しく習得。世界トップレベルの著者たちがコンテストで得た知識やノウハウを難易度別にまとめました。現役プログラマだけでなくプログラマを目指している方にもぜひ読んでいたただきたい1冊。 1 いざチャレンジ!でもそ…

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ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編

斎藤 康毅 | オライリージャパン | 2018-07-21

大ベストセラーの続編。さらに作る、さらに深くDeep Learningに迫る! 大ベストセラーの続編。さらに作る、さらに深くDeep Learningに迫る! コンピュータの専門書としては異例の大ヒットを記録した『ゼロから作るDeep Learning』の続編。第二弾の本書で…

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