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1.

図書
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1. 戦略的データマイニング
里洋平著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2014.8  ix, 221p ; 26cm
シリーズ名: シリーズUseful R / 金明哲編 ; 4
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第1章 : 序論
第2章 : データ加工
第3章 : データ可視化
第4章 : 問題発見
第5章 : 問題解決:意思決定支援
第6章 : 問題解決:自動化・最適化
第7章 : 効果測定
付録A : R/RStudioの導入
第1章 : 序論
第2章 : データ加工
第3章 : データ可視化
2.

図書
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2. Python, Rで学ぶデータサイエンス
Chantal D. Larose, Daniel T. Larose著 ; 阿部真人, 西村晃治訳
出版情報: 東京 : 東京化学同人, 2020.11  xvii, 242p ; 21cm
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イントロダクション
PythonとRの基礎
データ準備
探索的データ解析
モデル構築下準備
決定木
モデルの評価
単純ベイズ分類器
ニューラルネットワーク
クラスタリング
回帰モデル
次元削減
一般化線形モデル
アソシエーションルール
付録:データの要約と可視化
イントロダクション
PythonとRの基礎
データ準備
3.

図書
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3. Rで学ぶデータサイエンス
長畑秀和著
出版情報: 東京 : 朝倉書店, 2018.3  v, 236p ; 26cm
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1 : 多次元尺度法
2 : 対応分析
3 : 非線形回帰分析
4 : 樹木モデル
5 : ニューラルネットワーク
6 : アソシエーション分析
7 : 生存時間分析
8 : 潜在構造分析法
9 : 時系列分析
10 : ノンパラメトリック法
A : 数値表
1 : 多次元尺度法
2 : 対応分析
3 : 非線形回帰分析
4.

図書
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4. データマイニング入門
豊田秀樹編著
出版情報: 東京 : 東京図書, 2008.12  ix, 308p ; 21cm
シリーズ名: Rで学ぶ最新データ解析
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5.

図書
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5. RとPythonで学ぶ実践的データサイエンス&機械学習
有賀友紀, 大橋俊介著
出版情報: 東京 : 技術評論社, 2019.4  xiv, 416p ; 23cm
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第1章 データサイエンス入門 : データサイエンスの基本
データサイエンスの実践
第2章 RとPython : RとPython
R入門 ほか
第3章 データ分析と基本的なモデリング : データの特徴を捉える
データからモデルを作る ほか
第4章 実践的なモデリング : モデリングの準備
データの加工 ほか
第5章 機械学習とディープラーニング : 機械学習の目的と手順
機械学習の実行 ほか
第1章 データサイエンス入門 : データサイエンスの基本
データサイエンスの実践
第2章 RとPython : RとPython
概要: RStudio & Jupyter Notebook対応。現場で活用するための最短コース!さまざまな分析の「理論」と「実際の考え方」をR/Pythonで体験学習。
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