| 特集「地理空間情報処理」 : 実践編(地理空間情報入門—QGISを使って |
| RとGISの連携 ほか |
| 事例紹介編 : 顧客動線研究入門—人の動きを捉える |
| 空間疫学への誘い—難病の地図から何が見えるか ほか |
| 連載 正定値行列の情報幾何 : 3 / 最終回 |
| その他・小説 : 計算機で作る面白いナンプレ / 4 |
| 掌編小説 : 海に溺れて(4)体表地図 |
| 特集 スパースモデリングと多変量データ解析 : 基礎編 |
| 展開編 |
| 応用編 |
| 話題 : ことばの見分け方—テキスト言語判定 |
| 医学研究におけるメタアナリシス—科学的根拠に基づく医療におけるエビデンス統合の方法 |
| 計算機で作る面白いナンプレ5 |
| 掌編小説“海に溺れて”5 深い谷を渡る |
| 掌編漫画1 : 偶然の気配 |
| 特集「ベイズ推論とMCMCのフリーソフト」 : ベイズ超速習コース |
| 2ページでわかるMCMCの秘密 |
| 階層ベイズ最初の一歩—JAGSを使って |
| 時系列・空間データのモデリング |
| MCMCソフトを使う前に—一般的な準備から統計モデリングまで |
| Stan入門—次世代のベイジアンモデリングツール |
| Pythonとは |
| PythonのMCMCライブラリPyMC |
| MCMCソフトウェアの比較 |
| 時間・空間を含むベイズモデルのいろいろな表現形式 |
| 赤池スクールとベイズ統計—1980年代の統計数理研究所 |
| 話題 : 脳とディープニューラルネットワーク—視覚情報の復号化 |
| インタビュー 林隆介 |
| 連載 確率と論理を融合した確率モデリングへの道 1 |
| その他・小説 : 計算機で作る面白いナンプレ |
| 掌編小説“海に溺れて”1 対戦 |
| 特集「時系列解析—状態空間モデル・因果解析・ビジネス応用」 : 状態空間モデル |
| Rによる状態空間モデリング—dlmとKFASを用いて |
| 粒子フィルタを実装してみる |
| 状態空間モデルのマーケティングへの応用 |
| VARモデルによる因果関係の推論—内閣支持率と株価を例に |
| 小特集「シミュレーションとデータサイエンス」 : シミュレーション、データ同化、そしてエミュレーション |
| 天気予報とデータサイエンス |
| 揺らぐタンパク質と老いる私—ミスフォールディング時代のデータサイエンス |
| リアルなSimCityの夢 |
| 話題 |
| パズル・小説・漫画 |
| 特集 統計的自然言語処理—ことばを扱う機械 : ことばのモデル入門 |
| 言葉の個性をとらえるトピックモデル |
| 創発する記号—ことばを知るロボット |
| Pythonでword2vec |
| 単語の意味をコンピュータに教える |
| 自然言語の意味に対する2つのアプローチ—記号表現と分散表現 |
| 人間の翻訳、機械の翻訳 |
| 機械翻訳の現在と将来 |
| 自然言語処理のためのソフトウェア |
| 話題 ナンプレと魔方陣—作る・解く・数える : ナンプレの自動生成 |
| ナンプレと統計物理—物理の研究者がナンプレを素人的に考えてみた |
| 稀な事象のサンプリングと魔方陣 |
| レプリカ交換モンテカルロ法とマルチカノニカル法 |
| 比熱の正体はフィッシャー情報量 |
| 連載 : 正定値行列の情報幾何‐1 |
| 確率と論理を融合した確率モデリングへの道‐2 |
| その他・小説 : 計算機で作る面白いナンプレ2 |
| 掌編小説・海に溺れて(2)対話 |
| 特集「地理空間情報処理」 : 実践編(地理空間情報入門—QGISを使って |
| RとGISの連携 ほか |
| 事例紹介編 : 顧客動線研究入門—人の動きを捉える |
| 空間疫学への誘い—難病の地図から何が見えるか ほか |
| 連載 正定値行列の情報幾何 : 3 / 最終回 |
| その他・小説 : 計算機で作る面白いナンプレ / 4 |
