データサイエンスのための統計学入門

著者: Peter Bruce (著), Andrew Bruce (著), 大橋 真也 (監修), 黒川 利明 (翻訳)
単行本（ソフトカバー）: 348ページ
出版社: オライリージャパン (2018/2/24)
言語: 日本語
ISBN-10: 487311828X
ISBN-13: 978-4873118284
発売日： 2018/2/24

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書籍内容

データサイエンスに必要な統計学と機械学習の重要な50の基本概念と、関連する用語について、簡潔な説明と、それを裏付ける最低限の数式、クリアな可視化、実現するRコードを提示して、多方面からの理解を促します。
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どの項目が必要か、どの項目が不必要かを示し、重要な項目について、その概念、数学的裏付け、プログラミングの各側面からアプローチします。
データサイエンスに必要な項目を効率よく学べて、深く理解することが可能です。

目次

1章 探索的データ分析
2章 データと標本の分布
3章 統計実験と有意性検定
4章 回帰と予測
5章 分類
6章 統計的機械学習
7章 教師なし学習