Data Visualization
Published by Princeton University Press. Incomplete draft. This version: 2018-04-25. Buy from Amazon Buy from Powell's Buy from the Publisher “Finally! A data visualization guide that is simultaneously practical and elegant. Healy combines the beauty and insight of Tufte with the concrete helpfulness of Stack Exchange. Data Visualization is brimming with insights into how quantitative analysts can
Christopher Bishop at Microsoft Research
About Christopher Bishop is a Microsoft Technical Fellow and Director of Microsoft Research AI for Science. He is also Honorary Professor of Computer Science at the University of Edinburgh, and a Fellow of Darwin College, Cambridge. In 2004, he was elected Fellow of the Royal Academy of Engineering, in 2007 he was elected Fellow of the Royal Society of Edinburgh, and in 2017 he was elected Fellow
Bruce Hansen's Econometrics
Bruce E. Hansen University of Wisconsin Princeton University Press Copyright 2022 This textbook is the second in a two-part series covering the core material typically taught in a one-year Ph.D. course in econometrics. The sequence is 1. Probability and Statistics for Economists (first volume) 2. Econometrics (this volume) To obtain a copy of Econometrics: Princeton University Press (Hardcover,
Algorithmic Marketing
Introduction to Algorithmic Marketing is a comprehensive guide to advanced marketing automation for marketing strategists, data scientists, product managers, and software engineers. It summarizes various techniques tested by major technology, advertising, and retail companies, and it glues these methods together with economic theory and machine learning. The book covers the main areas of marketing
Python Data Science Handbook | Python Data Science Handbook
This website contains the full text of the Python Data Science Handbook by Jake VanderPlas; the content is available on GitHub in the form of Jupyter notebooks. The text is released under the CC-BY-NC-ND license, and code is released under the MIT license. If you find this content useful, please consider supporting the work by buying the book!
Interpretable Machine Learning
Interpretable Machine Learning A Guide for Making Black Box Models Explainable Christoph Molnar 2023-08-21 Summary Machine learning has great potential for improving products, processes and research. But computers usually do not explain their predictions which is a barrier to the adoption of machine learning. This book is about making machine learning models and their decisions interpretable. Afte
Translations of Mastering Bitcoin | Mastering Bitcoin
Mastering Bitcoin’s first edition has been translated into different languages by a team of volunteers. You can find more information or join one of the translation teams on Transifex . Translating “Mastering Bitcoin” into your own language is probably the best way to learn about bitcoin! If you decide to download a free copy, please consider making a donation to support the author Andreas M. Anto
Kaggleをはじめたので対策や攻略法についてのブックマーク | Futurismo
Kaggle# Kaggle: Your Home for Data Science Kaggle - Wikipedia Kaggle モチベーション# 機械学習系コンペの意義 | threecourse’s memo 『データサイエンティストとマシンラーニングエンジニアはKaggleやれ』というのは何故なのか - Qiita データサイエンティストを目指して勉強するなら、Kaggleからはじめよう - Qiita はじめの一歩# Kaggle事始め - Qiita The Beginner’s Guide to Kaggle チュートリアル# Titanic: Machine Learning from Disaster | Kaggle House Prices: Advanced Regression Techniques | Kaggle Digit Recognizer | K
ベイズ学習の勉強に参考になる資料 - 作って遊ぶ機械学習。
おつかれさまです．今回はタイトルの通り，ベイズ学習を勉強する上で参考になる教科書やウェブの資料，論文等を紹介したいと思います． ベイズ学習は確率推論に基づいた機械学習アルゴリズムの構築論です．ベイズ学習を使えば，あらゆる形式のデータに対して，未観測値の予測や隠れた構造を発見するための統一的なアプローチをとることができるため，特に現代の機械学習アルゴリズムを深く理解し使いこなすためには必須の方法論になっています． １， ベイズ学習の位置づけ まず，データサイエンスにおける他の方法論と，ベイズ学習の位置づけを簡単に俯瞰したいと思います． 僕の知る限り，ベイズ学習は1990年代ごろから登場してきた機械学習の方法論で，既存の学習アルゴリズムを確率モデルによって構築し，学習や予測の計算をすべて確率推論（条件付き分布と周辺分布の計算）で解決してしまおうという試みによってはじまりました．これにより，従来
note ――つくる、つながる、とどける。
マーケティング理論のThe教科書of教科書、有斐閣アルマ『マーケティング戦略〈第6版〉』をテキストとした全14回の理論学習プログラムの提供を開始します（無料です!!） ついに夢のひとつが叶いました！ 何をするのか掲題の通り、マーケティング理論のThe教科書of教科書『マーケティング戦略〈第6版〉』（有斐閣アルマ）をテキストとした全14回の理論学習プログラムの提供を開始します。しかもMARPSだから無料！ 講師は不肖ワタクシ池田が務めます。 本書は、実務家マーケターや大学生が体系的なマーケティング理論を学ぶ一冊として高い評判と信頼を獲得してきたまさに定番中の定番の書です（初版は1996年4月）。 MARPSはこのたび、本書の出版元である
DataScienceCentral.com - Big Data News and Analysis
Blockchain solutions for intelligent transportation system Manoj Kumar | June 6, 2024 at 3:26 pm The transportation system is the most important system that connects worlds and is also very crucial in the transfers of... The critical role of data cleaning Lukas Racickas | June 6, 2024 at 12:37 pm As a product manager, I have closely worked with data engineering teams and witnessed the fantastic wa
初心者がPythonを覚える為の本の選び方を体系化してみた(2017版) - Lean Baseball
【2020/1/9更新】2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ 【2018/12/24追記】最新版を公開しました！「Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball」 ※2017/12/24 最新版をこちらに上げました、この内容は古いのでこちらを見ていただけると幸いです🙇♂️ Pythonの学び方と,読むべき本を体系化しました2018〜初心者から上級者まで こんにちは.野球(とグルメ)の人です. 会社と仕事はメッチャ楽しいのですが,今日はそれと関係なくPythonの話題を久々に.*1 昨年から,「AI（えーあい）」だの「でぃーぷらーにんぐ」だの「機械学習」といったワードとともにPythonを覚えようとしている方が多いらしく, 何から学ぶべきか 何の本がオススメか 簡単に覚えて僕もいっちょ前に「えーあい
Deep Learning
An MIT Press book Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville The Deep Learning textbook is a resource intended to help students and practitioners enter the field of machine learning in general and deep learning in particular. The online version of the book is now complete and will remain available online for free. The deep learning textbook can now be ordered on Amazon. For up to date an
Kullback-Leibler
1 Kullback-Leibler Sanov 2016 6 16 ∗ http://www.math.tohoku.ac.jp/~kuroki/LaTeX/20160616KullbackLeibler.pdf : http://www.math.tohoku.ac.jp/~kuroki/LaTeX/20160616KullbackLeibler/ Ver.0.1 10 . 0 3 1 Kullback-Leibler 4 1.1 qi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 1.2 . . . . . . . . . . . 6 1.3 Kullback-Leibler . . . . . . . . . . . . . . 6 1.4 Kullback-Leibler . . . . . . . . . . . .
Data Science 8
Data 8: The Foundations of Data Science The UC Berkeley Foundations of Data Science course combines three perspectives: inferential thinking, computational thinking, and real-world relevance. Given data arising from some real-world phenomenon, how does one analyze that data so as to understand that phenomenon? The course teaches critical concepts and skills in computer programming and statistical
60+ Free Books on Big Data, Data Science, Data Mining, Machine Learning, Python, R, and more - KDnuggets
60+ Free Books on Big Data, Data Science, Data Mining, Machine Learning, Python, R, and more Here is a great collection of eBooks written on the topics of Data Science, Business Analytics, Data Mining, Big Data, Machine Learning, Algorithms, Data Science Tools, and Programming Languages for Data Science. By Brendan Martin, (LearnDataSci). Pulled from the web, here is a great collection of eBooks.
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2to3を使ってコードをPython 3に移植する - Dive Into Python 3 日本語版
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Elements of Statistical Learning: data mining, inference, and prediction. 2nd Edition.