#理数系本



Ｒによるデータサイエンス―データ解析の基礎から最新手法まで

金明哲

Ｒ言語によるさまざまな統計解析の手法を解説する。古典的な因子分析などをはじめ，サポートベクトルマシン，ランダムフォレスト法などの最新手法まで幅広く扱っている

Ｒとデータマイニングの基礎（データマイニングとＲ言語；データの入出力と編集；データの演算と固有値、基本統計量；データの視覚化）

Ｒによるデータ解析・データマイニング（主成分分析；因子分析；対応分析；多次元尺度法；クラスター分析；自己組織化マップ；線形回帰分析；非線形回帰分析；線形判別分析；非線形判別分析；生存分析；時系列；樹木モデル；ニューラルネットワーク；カーネル法とサポートベクターマシン；集団学習；アソシエーション分析）



“０”からはじめる入門データ・サイエンティスト―全ビジネスパーソン必須の統計スキルが基礎から身につく本！

ＢＳＲビッグデータサイエンス研究会

いまだデータ・サイエンティストに対する明確な定義もない現在、データ・サイエンティストがもつべき知見やスキルについて記すのはある意味で冒険かもしれません。それを承知の上で本書では全７章でデータ・サイエンティストへの道を示しました。

ビッグデータ時代のデータ・サイエンティスト

経営に役立つデータ分析を考える

統計の基本について理解する

データに意味のある関連を見つけ出せ―相関分析

過去のデータから将来を予測せよ―回帰分析

その違いに意味があるのか分析せよ―検定

非構造データを構造化せよ―Ｒの活用とクラスター分析



イメージでつかむ機械学習入門―豊富なグラフ、シンプルな数学、Ｒで理解する

横内大介、青木義充

ビッグデータをいかに活用するかというテーマの下、人工知能の基礎となっている機械学習に対して大きな注目が集まっています。本書は、グラフを援用することにより簡単な数学だけで各手法のイメージをつかむことができる、難解な数学が苦手な人向けの機械学習の入門書です。

はじめに

回帰

境界による分類

確率による分類

ニューラルネットワークによる分類

“実践編”説明変量の追加と予測精度の評価9978