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書誌事項 Rで学ぶデータサイエンス 金明哲編集 共立出版, 2009- タイトル読み R デ マナブ データ サイエンス この図書・雑誌をさがす 関連文献: 20件中 1-20を表示 1 ネットワーク分析 鈴木努著 共立出版 2017. 5 第2版 Rで学ぶデータサイエンス / 金明哲編集 8 所蔵館177館 2 経営と信用リスクのデータ科学 董彦文著 2015. 6 19 所蔵館158館 3 マーケティング・モデル 里村卓也著 2015. 4 13 所蔵館133館 4 マシンラーニング 辻谷將明, 竹澤邦夫著 2015. 2 6 所蔵館161館 5 樹木構造接近法 下川敏雄, 杉本知之, 後藤昌司著 2013. 10 9 所蔵館200館 統計データの視覚化 山本義郎, 飯塚誠也, 藤野友和著 2013. 5 12 所蔵館285館 7 計量政治分析 飯田健著 2013. 4 14 所蔵館206館 シミュレーションで理解する回帰分析 竹澤邦夫著 2012. 10 20 所蔵館250館 一般化線形モデル 粕谷英一著 2012. 7 10 所蔵館315館 ブートストラップ入門 汪金芳, 桜井裕仁著 2011. 12 所蔵館275館 11 デジタル画像処理 勝木健雄, 蓬来祐一郎著 2011. 11 所蔵館264館 社会調査データ解析 鄭躍軍, 金明哲著 2011. 9 17 所蔵館279館 2010. 12 所蔵館203館 地理空間データ分析 谷村晋著 2010. 7 所蔵館330館 15 ベイズ統計データ解析 姜興起著 所蔵館342館 16 カテゴリカルデータ解析 藤井良宜著 2010. 4 所蔵館349館 パターン認識 金森敬文, 竹之内高志, 村田昇著 2009. 10 所蔵館320館 18 2009. 9 所蔵館311館 多次元データ解析法 中村永友著 2009. データサイエンティスト養成講座開講 | Udemy 世界最大級のオンライン学習プラットフォーム. 8 所蔵館357館 2009. 6 所蔵館292館

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Rで学ぶデータサイエンス2多次元データ分析法

2 簡単な線形回帰モデル ─ Rによる実行と結果 3. 3 ダミー変数を使ったモデル ─ グループ間の差異を分析 3. 4 複雑な線形回帰モデル ─ 交互作用,モデル間の比較 3. 5 線形回帰の仕組みと最小二乗法 3. 3 モデルを評価する 3. 1 モデルを評価するための観点 3. 2 この結果は偶然ではないのか? ─ 有意確率と有意差検定 3. 3 モデルはデータに当てはまっているか? ─ フィッティングと決定係数 3. 4 モデルは複雑すぎないか? ─ オーバーフィッティングと予測精度 3. 5 残差の分布 ─ 線形回帰モデルと診断プロット 3. 6 説明変数同士の相関 ─ 多重共線性 3. 7 標準偏回帰係数 第4章 実践的なモデリング 4. 1 モデリングの準備 4. 1 データの準備と加工 4. 2 分析とモデリングの手法 4. 2 データの加工 4. 1 データのクレンジング 4. 2 カテゴリ変数の加工 4. 3 数値変数の加工とスケーリング 4. 4 分布の形を変える ─ 対数変換とロジット変換 4. 5 欠損値の処理 4. 6 外れ値の処理 4. 3 モデリングの手法 4. 1 グループに分ける ─ クラスタリング 4. Rで学ぶデータサイエンス マシンラーニング. 2 指標を集約する ─ 因子分析と主成分分析 4. 3 一般化線形モデル 4. 4 2値データを目的変数とする分析 ─ ロジスティック回帰 4. 5 セグメントの抽出とその特徴の分析 ─ 決定木 4. 4 因果推論 4. 1 データから因果関係を明らかにする ─ 統計的因果推論 4. 2 因果関係に基づく変数選択 第5章 機械学習とディープラーニング 5. 1 機械学習の目的と手順 5. 1 機械学習の基本 5. 2 機械学習の手順 5. 3 データの準備に関わる問題 5. 4 特徴抽出と特徴ベクトル コラム 機械学習と強化学習 5. 2 機械学習の実行 5. 1 機械学習ライブラリの活用 ─ scikit-learn 5. 2 機械学習アルゴリズムの例 ─ ランダムフォレスト 5. 3 機械学習アルゴリズムの例 ─ サポートベクターマシン 5. 4 機械学習の実行例 5. 3 ディープラーニング 5. 1 ニューラルネットワーク 5. 2 ディープラーニングを支える技術 5. 3 ディープラーニング・フレームワーク 5. 4 ディープラーニングの実行 5.

Rで学ぶデータサイエンス ネットワーク分析

書籍の概要 この本の概要 本書は野村総合研究所のシステムコンサルティング事業本部で実施している「アナリティクス研修」をベースにした書籍で,「統計的なモデリングとは何か?」「モデルに基づく要因の分析と予測の違いとは?」「具体的なモデルの作り方」「結果を解釈する際の落とし穴の見分け方」など,ビジネスの現場感を重視した構成です。実務で遭遇するデータ品質や加工のポイント,さらにRとPythonを利用し,データからモデルを作成して結果を得るという基本的な手順を体験できます。これからデータ分析や統計解析,機械学習を学び,現場でそれらを活用したい方に最短学習コースでお届けします。 こんな方におすすめ データ分析・統計解析や機械学習について知りたい方 データサイエンティストになりたい方 目次 第1章 データサイエンス入門 1. 1 データサイエンスの基本 1. 1. 1 データサイエンスの重要性 1. 2 データサイエンスの定義とその歴史 1. 3 データサイエンスにおけるモデリング 1. 4 データサイエンスとその関連領域 1. 2 データサイエンスの実践 1. 2. 1 データサイエンスのプロセスとタスク 1. 2 データサイエンスの実践に必要なツール 1. 3 データサイエンスの実践に必要なスキル 1. 4 データサイエンスの限界と課題 コラム ビジネス活用における留意点 第2章 RとPython 2. 1 RとPython 2. 1 RとPythonの比較 2. 2 R入門 2. 1 Rの概要 2. 2 Rの文法 2. 3 データ構造と制御構造 2. 3 Python入門 2. 3. 1 Pythonの概要 2. 2 Pythonの文法 2. 3 Pythonでのプログラミング 2. 4 NumPyとpandas 2. Rで学ぶデータサイエンス ネットワーク分析. 4 RとPythonの実行例の比較 2. 4. 1 簡単な分析の実行例 第3章 データ分析と基本的なモデリング 3. 1 データの特徴を捉える 3. 1 分布の形を捉える ─ ビジュアルでの確認 3. 2 要約統計量を算出する ─ 代表値とばらつき 3. 3 関連性を把握する ─ 相関係数の使い方と意味 3. 4 Rを使った相関分析 ─ 自治体のデータを使った例 3. 5 さまざまな統計分析 ─ 理論と実際の考え方 3. 2 データからモデルを作る 3. 1 目的変数と説明変数 ─ 説明と予測の「向き」 3.

Rで学ぶデータサイエンス マシンラーニング

最安値で出品されている商品 ¥1, 280 送料込み - 51% 目立った傷や汚れなし 最安値の商品を購入する 《値下げ済み:2021-04-26》 *注意* ・本書は「裁断」されており、ページが一枚ずつバラバラの状態でございます。通常の読書には適しません ・単品での値下げは一切いたしません。複数冊ご購入いただく場合は値引きをいたします(詳細はプロフィールに記載) ・プロフィールの記載を必ずご確認ください 上記をご了承のうえ、ご購入ください。 【商品の状態・備考】 ・目立った傷や汚れなし 【配送・発送について】 ゆうゆうメルカリ便、もしくはらくらくメルカリ便で発送いたします。 【梱包について】 クリーニング後、以下の順に梱包いたします。 1. OPP袋・ビニール袋 2. Rで学ぶデータサイエンス2多次元データ分析法. 緩衝材 3. 封筒・ダンボール 【お取り置き/専用ページについて】 商品の取り置きは一切いたしません。しかし次に該当する場合は、専用ページを作成いたします。 ・まとめ買い (注意)専用ページ作成から2日経過してもご購入いただけない場合、専用ページを取り消します。 【商品説明】 初学者がデータサイエンス分野で即戦力となる技術を身につけるための教科書・実用書。大学のデータサイエンス入門者から中級者向けに書かれている。数学的、統計的バックグランドやプログラミングスキルがなくてもゼロからプログラムを書けるよう丁寧に説明しており、機械学習の諸分野について体系的かつ広く学べる。練習問題が500問以上あるので、理解度を測りながらPythonとRの実践的な分析力、プログラミングスキルを身につけることができる。 ※より引用 #裁断済み #コンピュータ #IT #プログラミング #Python #データサイエンス ※商品の状態が「新品、未使用」「未使用に近い」「目立った傷や汚れなし」の中から、最安値の商品を表示しています

一般化線形モデルは,各種の統計的方法を,回帰を拡張した統一的な枠組みのもとで扱うもので,線形重回帰,分散分析,ロジスティック回帰,対数線形モデル(分割表の分析),ポアソン回帰,ガンマ回帰などを含む。現在,さまざまな分野で広く使われ,多くの統計ソフトウェアが対応している。本書では,フリーソフトウェアであるRを利用して,一般化線形モデルの基本的な使用法を最尤法による検定や推定などを含めて解説するとともに,一般化線形モデルを実際の場面で使用する際に遭遇することの多い混合モデルやパラメトリック・ブートストラップ,擬似尤度などの手法を解説している。簡単な例題をRを用いて実際に解析しながら読んでいくことにより,尤度と最尤法の基本的な考え方を身につけることができる。また,多くの統計ソフトウェアでは対応されていない特徴をもつデータや仮説に対して,一般化線形モデルを拡張して対応する方法も解説している。

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