C.M. ビショップ

元田 浩

栗田 多喜夫

樋口 知之

松本 裕治

村田 昇

ベイズ理論に基づく統計的予測技術は、計算アルゴリズムの開発と計算機の性能向上により、近年、急速に進展してきた。本書は、このベイズ理論に基づいた統一的な視点から、機械学習とパターン認識の様々な理論や手法を解説した教科書である。上巻では、下巻で扱う比較的高度な話題を理解するための基礎的事項を学ぶことに重点を置いている。まず、機械学習・パターン認識の根底にある決定理論から始め、ベイズ理論の観点から確率の基礎と様々な確率分布を取り上げる。そして代表的な学習問題である回帰と識別問題をベイズ的な観点から解き明かした後、ニューラルネットワークと共に、学習問題を解くときに必要になる最適化手法を紹介する。

内容詳細

パターン認識と機械学習 上

Wes McKinney

小林 儀匡

鈴木 宏尚

瀬戸山 雅人

滝口 開資

野上 大介

Pythonのライブラリを使ってデータ分析

Pythonによるデータ分析入門 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理

東京大学教養学部統計学教室

統計学入門 (基礎統計学Ⅰ)

久保 拓弥

現象を数理モデルで表現・説明するのに慣れていない人のために、章ごとに異なる例題を解決していく過程を通して、統計モデルの基本となる考えかたを紹介する。前半では、応用範囲のひろい統計モデルのひとつである一般化線形モデルの基礎を、後半では、実際のデータ解析に使えるように、階層ベイズモデル化する方法を、RとWinBUGSの具体例を用いて説明する。

データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学)

西内 啓

◎日本統計学会出版賞(2017)受賞! 40万部突破のベストセラーの[実践編] 

あえて断言しよう。あらゆる学問のなかで統計学が最強の学問であると――
鮮烈なコンセプトで、統計学書としては異例のベストセラーとなった『統計学が最強の学問である』の続編。
前作が統計学の世界を横断的に紹介した「入門の入門」だとすれば、本書は代表的な6つの統計手法を横断的に解説する「実践の入門」という役割を果たす本となる。

平均値の知られざる本質から、分析の現場での実際の手順まで、
[ビジネス×データ分析]の最前線で活躍する著者が、利益に繋がる因果関係を見抜く「洞察の統計学」のすべてを明らかにする。

◎大枠を理解できればよい人にも、統計学を極めたい人にも 

既存の入門書と異なる本書の大きな特徴は、数式を追わなくても文章と図だけで理解できるように、
すべての解説がなされている点にある。
統計手法の本質的な説明をするためにどうしても数式での説明が必要なところのみ、
高校レベルまでの知識でわかる範囲の「数学的補足」を巻末に用意したが、
その補足は読まなくても本文の流れにはまったく影響がないよう配慮されている。

「数式を見ただけでストレスを感じる方はいまのうちに
業務用のホチキスを持ってきて巻末のページだけを綴じてしまうのも自由である。」(本文より)

その結果、データ分析の大枠や背後にある思想を押さえておければいい人にも、
数学的な知識もマスターし、データ分析のプロを目指す人にも、
確実に役立つ1冊となっている。

内容紹介

平均値の知られざる本質から代表的な6手法の使い方まで、「ビジネス×統計学」の最前線で活躍する著者が明かす因果関係を見抜くためのフレームワーク。

内容（「BOOK」データベースより）

東京大学医学部卒(生物統計学専攻)。東京大学大学院医学系研究科医療コミュニケーション学分野助教、大学病院医療情報ネットワーク研究センター副センター長、ダナファーバー/ハーバードがん研究センター客員研究員を経て、
現在はデータを活用する様々なプロジェクトにおいて調査、分析、システム開発および人材育成に従事する。
著書に『統計学が最強の学問である』(ダイヤモンド社)、『1億人のための統計解析』(日経BP社)などがある。

著者について

西内/啓
東京大学医学部卒(生物統計学専攻)。東京大学大学院医学系研究科医療コミュニケーション学分野助教、大学病院医療情報ネットワーク研究センター副センター長、ダナファーバー/ハーバードがん研究センター客員研究員を経て、現在はデータを活用する様々なプロジェクトにおいて調査、分析、システム開発および人材育成に従事する(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)

統計学が最強の学問である[実践編]――データ分析のための思想と方法

統計学が最強の学問である

二宮嘉行

大西俊郎

小林 景

椎名 洋

笛田 薫

田中研太郎

岡田謙介

大屋幸輔

廣瀬英雄

折笠秀樹

日本統計学会

竹村彰通

岩崎学

統計学の数理と専門分野における応用を網羅

日本統計学会公式認定 統計検定1級対応 統計学

涌井 良幸

“柔軟”に対応する事前確率を使うことで、ベイズ統計は、“あいまい”な人間の経験則や感性を取り込み、現実で使える情報を導き出す。ビジネスはもちろん、幅広い分野で活用が期待されるベイズ統計―。その基本と活用法を統計の基礎知識がなくてもわかるようにやさしく解説。

道具としてのベイズ統計

山田 剛史

杉澤 武俊

村井 潤一郎

本書は、統計学の理論を簡潔に解説しながら、Rの手順・アウトプットの解釈を丁寧に行う。具体的には、統計に関する理論をコンパクトに解説→Rでの操作手順、アウトプットの解釈という流れで本を構成していく。章末に確認用の練習問題を用意した。

Rによるやさしい統計学

赤間 世紀

第二I O編集部

「Octave」による「シミュレーション」の入門書。「Octave」を用いることで、さまざまな「シミュレーション」の手法を学ぶことができる。各手法の理論と、「Octave」のプログラムによる実例を紹介。

Octaveによるシミュレーション入門 (I・O BOOKS)

ダレル・ハフ

高木 秀玄

統計でウソをつく法―数式を使わない統計学入門 (ブルーバックス)

小寺 平治

正規分布とは?分散とは?標準偏差とは?検定とは?統計のキーワードは全部ガッテン!たくさんの面白いデータを駆使した統計入門。

ゼロから学ぶ統計解析 (KS自然科学書ピ-ス)

林 拓也

社会統計学入門 (放送大学教材)

タグ：statisticsの検索結果

パターン認識と機械学習上

Pythonによるデータ分析入門 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理

統計学入門 (基礎統計学Ⅰ)

データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学)

統計学が最強の学問である[実践編]――データ分析のための思想と方法

統計学が最強の学問である

日本統計学会公式認定統計検定1級対応統計学

道具としてのベイズ統計

Rによるやさしい統計学

Octaveによるシミュレーション入門 (I・O BOOKS)

統計でウソをつく法―数式を使わない統計学入門 (ブルーバックス)

ゼロから学ぶ統計解析 (KS自然科学書ピ-ス)

社会統計学入門 (放送大学教材)

タグ：statisticsの検索結果

パターン認識と機械学習 上

Pythonによるデータ分析入門 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理

統計学入門 (基礎統計学Ⅰ)

データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学)

統計学が最強の学問である[実践編]――データ分析のための思想と方法

統計学が最強の学問である

日本統計学会公式認定 統計検定1級対応 統計学

道具としてのベイズ統計

Rによるやさしい統計学

Octaveによるシミュレーション入門 (I・O BOOKS)

統計でウソをつく法―数式を使わない統計学入門 (ブルーバックス)

ゼロから学ぶ統計解析 (KS自然科学書ピ-ス)

社会統計学入門 (放送大学教材)

パターン認識と機械学習上

日本統計学会公式認定統計検定1級対応統計学