著者・出版社・関連アーティスト
商品説明
データサイエンス、AI、数理を活用するためのスキルを体系的に、コンパクトに習得する。クラスタリング、主成分分析、線形回帰、モデル選択、etc...。データ分析の基礎となる代表的な手法について、基盤となる数理的知識を含めて理解する。東京大学の人気講義を書籍化。
関連記事
収録内容
| 1 | 第1章 データ解析を学ぶ |
| 2 | 第2章 Pythonの基礎 |
| 3 | 第3章 Pythonのモジュール |
| 4 | 第4章 データ分析の基礎 |
| 5 | 第5章 テキストデータの分析 |
| 6 | 第6章 ネットワークデータの分析 |
| 7 | 第7章 機械学習の基礎 |
| 8 | 第8章 クラスタリング |
| 9 | 第9章 主成分分析 |
| 10 | 第10章 線形回帰 |
| 11 | 第11章 モデル選択 |
| 12 | 第12章 ロジスティック回帰 |
| 13 | 第13章 ニューラルネットワークの基礎 |
| 14 | 付録 Pythonのプログラミング環境 |
