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1.

図書

図書
Simon Munzert [ほか] 原著 ; 石田基広 [ほか] 訳
出版情報: 東京 : 共立出版, 2017.6  xviii, 571p ; 26cm
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第1部 Webとデータの技術入門 : 導入
HTML
XMLとJSON
XPATH
HTTP
AJAX
SQLとリレーショナルデータベース
正規表現と重要な文字列関数
第2部 Webスクレイピングとテキストマイニングのためのツールボックス : Webからのスクレイピング
統計的テキスト処理
データ分析プロジェクトの管理
第3部 事例集 : アメリカ上院議員間のコラボレーション・ネットワーク
半構造化されたドキュメントから情報を抜き出す
Twitterによる2014年度アカデミー賞予測
名字の地理的な分布のマッピング
携帯電話のデータを集める
商品レビューのセンチメント分析
第1部 Webとデータの技術入門 : 導入
HTML
XMLとJSON
2.

図書

図書
奥村晴彦, 牧山幸史, 瓜生真也著
出版情報: 東京 : 技術評論社, 2018.1  ix, 213p ; 23cm
シリーズ名: Data science library
所蔵情報: loading…
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第1章 ベイズの定理と確率
第2章 選挙の予測 / 2項分布
第3章 事前分布の再検討
第4章 個数の推定 / ポアソン分布
第5章 連続量の推定 / 正規分布
第6章 階層モデル
第7章 MCMC
エピローグ
付録A Rの利用方法
付録B : 確率分布に関する関数
第1章 ベイズの定理と確率
第2章 選挙の予測 / 2項分布
第3章 事前分布の再検討
概要: ベイズ統計が注目されています。MCMCという柔軟なアルゴリズムによって、あまり考えなくてもいろいろな問題が簡単に解けてしまうように宣伝されていることが一因かもしれません。しかし、その計算の背後にある原理は忘れ去られがちです。また、簡単な問題 なら、誤差の大きいMCMCを使わなくても、Rの一般的な関数だけで計算できます。そのような簡単な問題を簡単なRの命令を使っていくつも解きながら、ベイズ統計の考え方の基本と、従来の方法との結果の違いを、詳しく解説しています。最後の章でMCMCを扱いますが、ここでもブラックボックスとしてではなくRの簡単なコードで実際に計算して仕組みを理解できるようにしています。 続きを見る
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