【最新】回帰分析おすすめ入門/参考書ランキング
🗓️更新📚書籍数：17冊
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RStudioではじめるRプログラミング入門
「RStudioではじめるRプログラミング入門」は、Rプログラミングの魅力を初歩から丁寧に解説した一冊です。特に、統計学的な知識がなくても、誰でも楽しみながらプログラミングを学べる点が素晴らしいです。著者のガレット・グロレムンドは、プログラミングの楽しさを実感させるプロジェクトを通じて、Rの基本を理解できるよう導いてくれます。 本書で手掛けるサイコロやスロットマシンのプロジェクトは、単なる理論の学習に留まらず、実際に手を動かしてコードを書く楽しさを引き出します。この体験を通じて、Rの基本的な機能や文法を自然と体得でき、さらには回帰分析といったデータ解析の基礎にも触れることができます。 レビューでも高評価を得ており、多くの初心者がこの本に触発されてRを活用し始めています。データサイエンスに興味がある方には、まさにピッタリの入門書です。プログラミングの楽しさを知り、仲間とともに成長していくための第一歩として、ぜひ手に取ってみてください。楽しいセッションが待っています！
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評価指標入門 = Introduction to Evaluation Metrics : データサイエンスとビジネスをつなぐ架け橋
「評価指標入門」は、データサイエンスとビジネスをつなぐための必携の一冊です。機械学習による回帰分析を行う中で、適切な評価指標を選ばなかった結果、ビジネス上のKPIに影響を及ぼさなかったという事例を多く見聞きします。この本は、そのような悲劇を避けるために必要な知識を提供してくれます。 本書では、評価指標の選定や作成の自由度、さらにはビジネス上の価値とどのように結びつけるかを学ぶことができます。RMSEやAUCといった基本的な指標だけでなく、ドメインに特化した評価指標の重要性も理解でき、実践的な視点を得ることができます。また、各章での具体的なケーススタディを通じて、どの指標をどの状況で用いるべきか、評価指標の読み間違いを避けるための洞察を得ることができます。 データサイエンスのスキルを向上させたい方、特に回帰分析に興味がある方にとって、この本は貴重なロードマップとなるでしょう。単なるテクニックの習得にとどまらず、ビジネスの現場で成果を結びつけるための実用的な知恵が詰まっています。「評価指標入門」を読んで、あなたのデータサイエンスを次のレベルへと引き上げてください。
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イラスト・図解ゼロからはじめてよくわかる多変量解析 : 多変量解析を知れば、世の中の動きがわかる
多変量解析を学ぶことは、データの背後に潜む真実を知るための鍵です。この『イラスト・図解ゼロからはじめてよくわかる多変量解析』は、まさにその第一歩を踏み出すための完璧な指南書。著者・長谷川勝也氏の丁寧な解説と豊富な図解が、初めての方でも理解しやすく、多変量解析の概念を自然に学ぶことができます。 特に回帰分析に焦点を当てると、あなたのビジネスや日常生活のデータを解析する力を身につけることができます。「この数値がどうなるのか？」という疑問に対し、定量的な回答を導けるようになります。著書を通じて、実際のデータを使った学習が行え、Pythonを使った実践的なアプローチも魅力的です。 また、回帰分析は単なる数式に留まらず、現実世界のパターンを理解するための強力なツールです。この本を手に取ることで、多変量解析の基礎をしっかりと築き、実際のデータでの応用力を高めることができるでしょう。初学者の方が自信を持って分析に取り組むための手助けが得られること間違いなしです。ぜひ、あなたの学びの一助としてこの書籍を推薦します。
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統計学入門
統計学の学びは、データの海を泳ぐ鍵となります。本書『統計学入門』は、文科と理科の両方の学生に向けて、統計学の基本的な考え方をやさしく解説しており、特に初学者には最適な一冊です。著者は東京大学の統計学教室で、実際の例を豊富に取り入れており、視覚的にも理解しやすい図表が数多く掲載されています。 データの背後に潜むパターンや傾向をつかむための回帰分析も取り扱われており、統計学がどう実社会の問題解決に寄与するのかを感じられる内容です。初めて回帰分析に挑戦する方も、豊富な練習問題に取り組むことで実践的な理解を深められるでしょう。 この本を手に取ることで、データの扱い方や分析手法が身につき、実務に応じた応用力が高まること間違いありません。『統計学入門』は、データサイエンティストを目指すあなたにとって、貴重な指南書となるはずです。データの世界を一歩、踏み出してみませんか？
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本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門 : 統計モデル、深層学習、強化学習等用途・特徴から原理まで一気通貫!
初めての回帰分析に挑戦する際、数多くの情報に圧倒されることもあるでしょう。しかし、「本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門」は、そんなあなたにぴったりの一冊です。この本は、統計モデルから深層学習、そして強化学習に至るまで、様々な分析モデルの用途と原理を一気に理解できる構成になっています。 著者の杉山聡氏は経験豊富なデータサイエンティストであり、実戦で通用する知識を的確に伝えています。特に、回帰分析の基本である最小二乗法についても、計算の背景や直感的な理解をサポートしており、初心者にも優しい内容です。これにより、単なる「使い方」だけでなく、なぜその手法が有効なのかを本質的に grasp することが可能になります。 また、実際のデータ形式への対応方法についても具体的に解説されているため、実務での応用にも役立つでしょう。データ分析の力を身につけるための一歩を、この本と共に踏み出してみませんか？分析の本質を理解し、あなたのスキルをワンランク上げるための一助となります。
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