データサイエンスのための統計学入門　予測、分類、統計モデリング、統計的機械学習とＲ／Ｐｙｔｈｏｎプログラミング「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。

データサイエンスの定番書籍の改訂版。RだけでなくPythonにも対応！
データサイエンティスト向け統計入門の、RのバージョンアップとPython対応のために加筆変更を加えた改訂版です。50の重要な統計と機械学習の「重要なコンセプト」について、簡潔かつ正確な説明と、それを裏付ける最低限の数式、クリアな可視化、実現するためのプログラミングコードを過不足なく提示することで、多方面からの着実な理解を促します。
第1版ではRのみの対応でしたが、第2版ではPythonにも対応。サンプルコードはすべてGitHubから入手可能です。

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

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