電子書籍
「応用統計：データ分析」でデータ分析の秘密を発見しましょう！ この包括的な電子書籍は、現在のスキル レベルに関係なく、データ分析の専門家になれるよう支援します。
中には、次のものがあります。
1. 重要なデータ分析の概念とテクニックを明確かつ簡潔に説明します。
2. 実際のアプリケーションを説明する実際の例とケーススタディ。
3. 理解を深めるための専門家の洞察、ヒント、インタラクティブな学習リソース。
学生、専門家、またはデータ分析の力を活用したいと考えている人に最適なこのガイドは、データの可能性を引き出す鍵となります。 スキルを変えて、データ分析で成功を収めた無数の仲間に加わってください。
待ってはいけません — 無料サンプルをダウンロード 以下を参照して、データ分析をマスターするための旅に今すぐ乗り出しましょう!
過去 10 年間に、コンピューティングと情報テクノロジーが爆発的に進歩しました。それに伴い、医学、生物学、金融、マーケティングなどのさまざまな分野に膨大な量のデータが蓄積されています。これらのデータを理解するという課題は、統計分野での新しいツールの開発につながり、データマイニング、機械学習、バイオインフォマティクスなどの新しい分野を生み出しました。これらのツールの多くは共通の基盤を持っていますが、異なる用語で表現されることがよくあります。本書では、これらの分野における重要な考え方を共通の概念的枠組みで説明しています。このアプローチは統計的ですが、数学ではなく概念に重点が置かれています。カラーグラフィックを多用して、多くの例が示されています。これは、統計学者や、科学や産業におけるデータ マイニングに興味がある人にとって貴重なリソースです。この本の対象範囲は、教師あり学習（予測）から教師なし学習まで多岐にわたります。ニューラル ネットワーク、サポート ベクター マシン、分類ツリー、ブースティングなどの多くのトピックが含まれており、このトピックを包括的に扱った本は初めてです。
この主要な新版では、グラフィカル モデル、ランダム フォレスト、アンサンブル法、なげなわの最小角度回帰およびパス アルゴリズム、非負行列因数分解、スペクトル クラスタリングなど、オリジナルではカバーされていない多くのトピックが取り上げられています。 また、複数のテストや誤検出率など、「幅広い」データ (p が n より大きい) の方法に関する章もあります。
この本の著作権は Springer Science+Business Media, LLC が保有しており、同会社は Trevor Hastie がこの本を Web 上で公開し続けることを許可することに同意しています。
機械学習手法は、適度なリソースを使用して、膨大なデータセットから価値を迅速に抽出します。これらは、検索エンジン、DNA 配列決定、株式市場分析、ロボット移動などの幅広い産業用途で確立されたツールであり、その使用は急速に広がっています。その方法を知っている人は、やりがいのある仕事を自分で選ぶことができます。この実践的なテキストは、数学的背景があまりないコンピューター サイエンスの学生にこれらの機会を提供します。線形代数と微積分の背景が限られている学部最終学年および修士課程の学生を対象に設計されています。包括的かつ一貫性があり、基本的な推論から高度なテクニックに至るまですべてをグラフィカル モデルのフレームワーク内で開発します。学生はテクニックのメニューを学ぶだけでなく、現実の世界に備えた分析スキルと問題解決スキルを開発します。各章には、コンピュータベースおよび理論的な両方の例と演習が多数含まれています。 MATLAB ツールボックスなど、学生と講師向けのリソースはオンラインで入手できます。
この本の著作権はケンブリッジ大学出版局が保有しており、ケンブリッジ大学出版局は、 オンライン版 自由にアクセスできる状態を維持するため。