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【図書】 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 -- 第２版 --
Ｐｅｔｅｒ　Ｂｒｕｃｅ ／著, Ａｎｄｒｅｗ　Ｂｒｕｃｅ ／著, Ｐｅｔｅｒ　Ｇｅｄｅｃｋ ／著, 黒川利明 ／訳, 大橋真也 ／技術監修   -- オライリー・ジャパン -- ２０２０．１１ -- ２１ｃｍ -- ３６６ｐ

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タイトル データサイエンスのための統計学入門
副書名 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
版情報 第２版
著者名等 Ｐｅｔｅｒ　Ｂｒｕｃｅ ／著, Ａｎｄｒｅｗ　Ｂｒｕｃｅ ／著, Ｐｅｔｅｒ　Ｇｅｄｅｃｋ ／著, 黒川利明 ／訳, 大橋真也 ／技術監修  
出版 オライリー・ジャパン ２０２０．１１
大きさ等 ２１ｃｍ ３６６ｐ
分類 417
件名 数理統計学－データ処理
注記 原タイトル：Ｐｒａｃｔｉｃａｌ　Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ　ｆｏｒ　Ｄａｔａ　Ｓｃｉｅｎｔｉｓｔｓ　原著第２版の翻訳
注記 文献あり　索引あり
著者紹介 【Ｐｅｔｅｒ　Ｂｒｕｃｅ】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。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課程において、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。（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）
内容紹介 データサイエンティスト向け統計入門、Ｐｙｔｈｏｎにも対応した改訂第２版。５２の重要な統計と機械学習の「重要なコンセプト」について、簡潔な説明と最低限の数式、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。
要旨 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。
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
ISBN(13)、ISBN 978-4-87311-926-7　　 4-87311-926-X
書誌番号 1113828475

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