一年で身に付ける！Rと統計学・機械学習の4ステップ - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
久しぶりの投稿です。この一年間、Rの勉強会などに参加したり主催したりしてきて、後輩や勉強会の方々の話をいろいろ聞くとこができました。そんな中、一年間でRと統計学・機械学習を身に付けれるようなフローを作れるかも？と思ったので、ここで記録しておきます。統計学や機械学習は理論を勉強するだけでなく、Rで実際に解析してみることで、より理解が深まります。 ステップ1. 分布・検定 理論 統計学入門 (基礎統計学?) 作者: 東京大学教養学部統計学教室出版社/メーカー: 東京大学出版会発売日: 1991/07/09メディア: 単行本購入: 158人 クリック: 3,604回この商品を含むブログ (79件) を見る R本 Rによるやさしい統計学 作者: 山田剛史,杉澤武俊,村井潤一郎出版社/メーカー: オーム社発売日: 2008/01/25メディア: 単行本購入: 64人 クリック: 782回この商品を含
R packages for machine learning and statistical learning - 手習い録
R package ElemStatLearn では, 統計学習の教科書 Elements of Statistical Learning に対する R package を紹介しましたが, これを紹介しているページ CRAN Task View: Machine Learning & Statistical Learning にある, 機械学習, 統計学習のための他の R パッケージを 以下のような項目にしました. 人工神経回路網 (neural networks) nnet: 単一隠れ層の人工神経回路網 決定木, 回帰木 rpart: CART のような木構造を作るのにお勧め. (base R に付属) mvpart: rpart を多変量の出力に対応した版. tree Weka + RWeka インターフェイス. Weka には, C4.5 の Java による実装 J4.8 などがあ
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Amazon.co.jp: マシンラーニング (Rで学ぶデータサイエンス 6): 辻谷将明 (著), 竹澤邦夫 (著), 金明哲 (編集): 本
