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目次

    "第1章 データサイエンスの概要
    1.1 メンデルもケプラーもデータサイエンティストだった
    1.2 データサイエンスの手法の要点
    1.3 データサイエンスの実業務への適用
    1.4 本書の内容
    第2章 Pythonとデータサイエンス
    2.1 データサイエンスで用いられるソフトウェア
    2.2 データサイエンスに使えるPythonのライブラリ
    2.3 Pythonの環境構築
    2.4 numpy,pandasの基本操作
    2.5 Pandas
    第3章 データの読み込み,可視化,集計
    3.1 データの読み込み
    3.2 matplotlibによる可視化
    3.3 集計
    3.4 RDBMSとの連携
    第4章 様々な統計分析
    4.1 ヒストグラム分析
    4.2 2つのグループを比較する(検定)
    4.3 分散分析
    第5章 回帰分析
    5.1 線形回帰分析
    5.2 単回帰分析
    5.3 重回帰分析
    第6章 教師なし学習
    6.1 次元削除
    6.2 クラスタリング
    第7章 教師あり学習
    7.1 データセットの準備
    7.2 k最近傍法
    7.3 ナイーブベイズ
    7.4 ロジスティック回帰
    7.5 各種法の比較
    第8章 機械学習のWeb API
    8.1 Webサービスの基本とFlask
    8.2 線形回帰API
    8.3 Webアプリのソースコード
    付録1 基本的な統計量
    付録2 機械学習の手法の分類"
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