Amazon.co.jp: RとPythonで学ぶ[実践的]データサイエンス&機械学習【増補改訂版】: 有賀友紀, 大橋俊介: 本![Amazon.co.jp: RとPythonで学ぶ[実践的]データサイエンス&機械学習【増補改訂版】: 有賀友紀, 大橋俊介: 本](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/059b417deefe8cbb0a428f78795674b152fd8625/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fm.media-amazon.com%2Fimages%2FI%2F51zfxaceWyL._SL500_.jpg)
データサイエンスのための統計学入門 第2版
データサイエンスにおいて重要な統計学と機械学習に関する52の基本概念と関連用語について、簡潔な説明とその知識の背景となる最低限の数式、グラフ、RとPythonのコードを提示し、多面的なアプローチにより、深い理解を促します。データの分類、分析、モデル化、予測という一連のデータサイエンスのプロセスにおいて統計学の必要な項目と不必要な項目を明確にし、統計学の基本と実践的なデータサイエンス技法を効率よく学ぶことができます。データサイエンス分野における昨今のPython人気を反映し、第1版ではRのみの対応だったコードが、今回の改訂でPythonにも対応。コードはすべてGitHubからダウンロード可能です。 日本語版まえがき 訳者まえがき まえがき 1章 探索的データ分析 1.1 構造化データの諸要素 1.1.1 さらに学ぶために 1.2 テーブルデータ 1.2.1 データフレームとインデックス付け
手を動かしながら学ぶ ビジネスに活かすデータマイニング | Gihyo Digital Publishing … 技術評論社の電子書籍
手を動かしながら学ぶ ビジネスに活かすデータマイニング 著者 尾崎隆 著 発売日 2014年8月22日 更新日 2014年8月22日
コンビニの出店戦略を地図にしてみたら...
コンビニの出店戦略の実態に関しては厳密な検証情報はなく、特定都市における出店数を比較したようなものや、単に四国にセブンイレブンが出店していないという情報を根拠にしたものが多数見られます。データが手元にあるので、このドミナント出店戦略を数値化、可視化してみます。
むしろ数式が苦手だけど統計を勉強したいという人はRをやるといいかもしれない - Line 1: Error: Invalid Blog('by Esehara' )
はじめに なぜか唐突にRブームが俺の中でやってきてしまってどうしようもないので、Rの本を注文しまくってたりしていたら、下のような本の山が出来てしまいました。 これらの本を付箋でペタペタしながら読み進めていくうちに、段々とRというのはどういう言語で、どういう風に勉強するといいのか、という方針が固まってきたので、ここにメモをしておきます。 Rとはどのような言語か 一言で、しかも乱暴に言ってしまうならば「統計に特化したPHP」というのが一番雰囲気を伝えられるかもしれない。いや、PHPの悪評は知っているし、ガチでRをやっている人にとっては嫌がられることもわかっているけど、あえてそういう説明が、あくまで入り口としてはわかりやすいのではないかと。 どういうことかというのを言い訳します。 自分が読んだ感じだと、統計というのは、「何らかのデータ」と「分析するためのツールとしての数式」と「その数式が意図する
R in Action, Second Edition
R in Action, Second Edition presents both the R language and the examples that make it so useful for business developers. Focusing on practical solutions, the book offers a crash course in statistics and covers elegant methods for dealing with messy and incomplete data that are difficult to analyze using traditional methods. You'll also master R's extensive graphical capabilities for exploring and
RとRubyによるデータ解析入門
人気の高いオープンソースのツール、RとRubyを使い、生データを処理し、シミュレーションし、仮説を立て、統計的手法を用いて検証する、というデータ解析の基本の理解を促します。基本が学べるだけでなく、自分のメールボックスや自分の心臓の鼓動など身近な題材を対象としており、データサイエンスの醍醐味を味わうことができる一冊です。日本語版ではさまざまな統計分析手法についての入門となる章を追加。この本で使っている統計の基礎も学べる構成になっています。プログラマ視点で書かれた本書は、ビッグデータを活用するためのスキルを身に付ける必要に迫られた多くの開発者にとっても貴重な情報源となるでしょう。 関連ファイル サンプルコード 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すで
「R」でおもしろくなるファイナンスの統計学
この本の概要 金融，ファイナンスで必要な統計手法を数学が苦手な人でもスムーズに理解できるように解説します。本書のコンセプトは“データに語らせる”ことです。金融，ファイナンスのように特異なデータを扱う場合，データを正確に読み取るためにどのようにアプローチすればよいのか考えることが重要です。本書では，フリーソフトRを使って分布や図を描きながら解説していきます。ファイナンスの基礎知識（金利，証券価格，収益率など）と分析に用いるRのセットアップについても紹介していますので，本書を読めばファイナンス統計とはなにか一通りわかるでしょう。 こんな方におすすめ ファイナンスにかかわっている人 数学が苦手だがファイナンスのデータ解析をする立場にある人 第1章 イントロダクション 1-1 ルーカス登場 1-2 金利 1-3 証券価格と収益率 1-4 価格と収益率データを眺める 1-5 データ解析の準備 第2章
アート・オブ・Rプログラミング
Rは統計分野では標準ツールして使われている人気の高いオープンソースソフトウェアです。統計分野のみならず、金融、数学、物理、化学、天文、バイオ、薬学等の幅広い分野での利用をサポートする豊富なパッケージ群が用意されており、多くのユーザからの支持を集めています。本書はRの強力かつ柔軟なプログラミング能力に焦点を当て、Rスクリプトを書く上でのテクニック、コツ、注意点をわかりやすく解説します。また、他言語との連携、並列R、デバッグ、コードの高速化など他のR書籍にはなかった情報も提供します。プログラミング言語としてRを活用し、その威力を最大限発揮させる上で必携の一冊です。 謝辞 はじめに 1章 Rを始める 1.1 Rの実行方法 1.1.1 対話モード 1.1.2 バッチモード 1.2 最初のRセッション 1.3 関数の概要 1.3.1 変数のスコープ 1.3.2 デフォルト引数 1.4 重要なRデータ
The R Tips第2版―データ解析環境Rの基本技・グラフィックス活用集― | オーム社eStore(β)
使い方自由自在！統計解析 、数値計算、プログラム、シミュレーション、プロット図から複雑なグラフィックスまで詳細に解説！ Rは統計解析はもちろん、簡単な計算から数値計算、プログラムやシミュレーション、シンプルなプロット図から複雑なグラフィックスまでできる。本書は2部構成に分かれており、R入門編では数値計算やプログラミングを簡単に実行できることを示した。R-Tips編では膨大なRの情報量をできるだけ系統立ててまとめ、グラフィックス関係を詳しく入れた。 （※当書籍は、2005年3月に九天社から発行された書籍に対して、改訂・加筆を行いオーム社から再発行するものです） このような方におすすめ Rをはじめて使う人 R リファレンスとして使いたい人 書籍(紙版書籍): 3,800円 + 税 PDF版書籍データ: 3,040円 + 税 コンボパック: 5,700円 + 税
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Functional Programming in… by Thomas Mailund [PDF/iPad/Kindle]
Amazon.co.jp: ファイナンスのためのRプログラミング ―証券投資理論の実践に向けて―: 大崎秀一, 吉川大介: 本
Rは「関数型プログラミング言語」なのですね - ryamada の弟子日記（遺伝学・統計遺伝学のメモ）