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紙の本
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
著者 PeterBruce (著),AndrewBruce (著),PeterGedeck (著),黒川利明 (訳),大橋真也 (監修)
データサイエンスに必要な統計学と機械学習の重要な52の基本概念、関連する用語について、それを裏付ける最低限の数式や、Rコード等を示して解説。実践的な技法を効率よく学べる。...
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
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商品説明
データサイエンスに必要な統計学と機械学習の重要な52の基本概念、関連する用語について、それを裏付ける最低限の数式や、Rコード等を示して解説。実践的な技法を効率よく学べる。Pythonにも対応した第2版。【「TRC MARC」の商品解説】
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。【商品解説】
著者紹介
PeterBruce
- 略歴
- 〈Peter Bruce〉Statistics.comという統計の教育機関を設立。
〈Andrew Bruce〉ワシントン大学で統計学の博士号を取得。統計ベースのソリューションを開発する。
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