電子書籍 数式なしでわかるデータサイエンス ビッグデータ時代に必要なデータリテラシー(オーム社) 実用
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数式なしでわかるデータサイエンス ビッグデータ時代に必要なデータリテラシー あらすじ・内容
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※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。
まずはじめに手をとるデータサイエンスの入門書。
数式なしでデータサイエンスの要点がわかる。
本書は数式なしで、データサイエンスの要点を解説した入門書です。
ビッグデータを想定したデータサイエンスの考え方を初学者にわかりやすく解説されており、米国をはじめ、中国、ドイツ、ロシア、韓国でも大注目されている書籍の翻訳書です。
第1章 きほん中の基本
第2章 クラスター分析
第3章 主成分分析
第4章 相関ルール
第5章 社会ネットワーク分析
第6章 回帰分析
第7章 k近傍法と異常検知
第8章 サポートベクターマシン
第9章 決定木
第10章 ランダムフォレスト
第11章 ニューラルネットワーク
第12章 A/Bテストと多腕バンディット
※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。
まずはじめに手をとるデータサイエンスの入門書。
数式なしでデータサイエンスの要点がわかる。
本書は数式なしで、データサイエンスの要点を解説した入門書です。
ビッグデータを想定したデータサイエンスの考え方を初学者にわかりやすく解説されており、米国をはじめ、中国、ドイツ、ロシア、韓国でも大注目されている書籍の翻訳書です。
第1章 きほん中の基本
第2章 クラスター分析
第3章 主成分分析
第4章 相関ルール
第5章 社会ネットワーク分析
第6章 回帰分析
第7章 k近傍法と異常検知
第8章 サポートベクターマシン
第9章 決定木
第10章 ランダムフォレスト
第11章 ニューラルネットワーク
第12章 A/Bテストと多腕バンディット