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工学系数学教材研究会編
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渡辺浩, 宮部賢志共著
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概要:
“ミッション”に取り組みながら確率統計の考え方を学ぶ!「計算だけ」でもなく、「難しい理論だけ」でもない、確率統計を使いこなすための力が身にく。
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伊藤公紀, 伊藤裕康共著
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高田佳和著
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概要:
豊富な例題・演習で「統計の考え方」を身につける!実務にも役立つ、統計解析ソフトの利用を意識した説明。関係式の厳密な導出は省かず、問いや付録として掲載。詳細解答つきの演習問題を豊富に収録。
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杉山将著
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概要:
まずは、ここから。なんでも基礎が大切!機械学習の理解に必要なトピックを厳選した。機械学習を学びたい大学生・技術者向け。
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金森敬文著
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概要:
ていねいな説明が感動的!しっかり、よくわかる!カーネル法、サポートベクトルマシン、ブースティングなどの重要概念の自然な導入を図る。2値から多値まで、現実のデータに即した手法が学べる。
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清水昌平著
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概要:
セミパラメトリックアプローチを因果探索法の「真打ち」として幅広く紹介。代表的手法LiNGAMをその考案者である著者が解説。
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本多淳也, 中村篤祥著
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概要:
さまざまな方策が、定量的かつ直感的に理解できる。モンテカルロ木探索やインターネット広告などのより具体的な状況への対応も紹介。
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薩摩順吉著
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概要:
偶然から法則性を抽出し、それにもとづいて現象を説明したり、部分から全体を推測したりする確率・統計。前半では、確率と確率変数の概念を数学的に導入し、期待値や分布を定義したあと、2項分布・正規分布といった主要な分布をみる。後半では、確率論を基礎
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として標本と統計量の分布、推定と検定といった推測統計学へとすすむ。
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| 10.
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柴田里程著
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概要:
「サイエンスとしてのデータサイエンス」を追い求めてきた著者から学ぶ、データ活用を失敗しないための心得!著者開発ソフト「TRAD」による豊富な実例を紹介。
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| 11.
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Brigitte Le Roux, Henry Rouanet共著 ; 大隅昇, 小野裕亮, 鳰真紀子共訳
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増井敏克著
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概要:
プログラミングで実践しながら統計学を解説。RとPythonを比較することでそれぞれの特徴を紹介。
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| 13.
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高柳良太著
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石村光資郎著
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石黒真木夫 [ほか] 著
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清水邦夫著
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荒川俊也著
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青木敏著
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竹内啓著
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概要:
数字データを効率良く正しく分析することは、いまや分野を問わずきわめて重要である。本書はとくに統計的推測に焦点を当て、その基礎にある数学的手法や考え方を解説する。岩波講座「応用数学」の分冊「統計的方法」の単行本化。統計科学の数学的基礎を早わか
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りしたい人には格好の書である。
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大村平著
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概要:
あらゆるものがデータ(数値)になる時代。そのデータをどう扱うか、どうやって読み解くかが、なにより重要だ!統計解析とは、数字に真実を語らせる“ワザ”である。正規分布からt検定、分散分析、回帰分析まで、考え方の基本と実用上の“勘どころ”がむずか
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しい数式なしで理解できる。
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| 21.
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三中信宏著
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清水邦夫著
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志賀保夫, 姫野尚子共著
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青嶋誠, 矢田和善著
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高田佳和著
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笠原健一, 宮野尚哉, 長憲一郎著
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小澤誠一, 齋藤政彦共編
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概要:
数理・データサイエンス・AI(応用基礎レベル)モデルカリキュラムに対応!AI(人工知能)技術やデータを活用するための数理のエッセンスをわかりやすく解説。
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竹内俊彦著 ; 山口真理子絵
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概要:
何かを決めるときに迷ったら統計学。
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高橋将宜著
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鈴木讓著
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| 31.
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久保川達也著
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宮川雅巳, 青木敏著
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汪金芳著
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轟朝幸[ほか]共著
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浅野晃著
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概要:
本書は「統計学が必要だけど数学は苦手、だから統計学は敷居が高い」と感じる人に向けた書籍です。数学準備編、統計学基礎編、統計学発展編。この三段階を踏むことで、挫折することなく自然と、実務に役立つ統計学の知識が身に付く書籍となっています。
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伊藤大河 [ほか] 著
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柴田文明著
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概要:
確率・統計の理論と応用を、予備知識を前提とせず基礎からわかりやすく述べる。確率法則、統計分布、推定と検定などを豊富な例題をまじえて明快に解説し、さらに新しい統計学の成果である情報量規準AICと時系列解析などの適用例をていねいに説明する。演習
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問題・解答により徹底理解と応用力が得られる。
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生田目崇著
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概要:
「データサイエンス」は、ICTやIoT技術の発展によって社会にあふれる「ビッグデータ」を活用して、有用な「価値」を引き出す学問分野です。そして近年、データサイエンスの基礎となる情報学や統計学を習得したデータサイエンティストが、ビジネスから行
…
政、医療、スポーツなど、あらゆる分野から期待されています。
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