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  • Rによる 統計的学習入門

Rによる 統計的学習入門 単行本(ソフトカバー) – 2018/8/3

5つ星のうち3.9 (33)

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購入オプションとあわせ買い

原著タイトル:An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R (Springer, 2013)

・フリーの統計解析ソフト「R」を使って練習問題を解きながら統計解析・機械学習を学ぶ。
・数学的な厳密さよりも,わかりやすさ,使えることを重視。
・文系を含む学部学生でも読みこなせる。
・南カリフォルニア大学ビジネススクールの人気講義のテキスト。
・原著は米Amazonでは売上順位トップクラスの人気書籍(Mathematical & Statistical分野.2018年6月現在)
・原著者は当該分野の有力者。
・対象:統計・情報・計算機科学・データサイエンス・経済・経営・金融(FinTech)などを専攻する学部学生,ビジネススクールの学生,若手研究者,実務者,ビックデータの解析を期待される担当者

ビッグデータに活用できる統計的学習を,専門外にもわかりやすくRで実践。〔内容〕導入/統計的学習/線形回帰/分類/リサンプリング法/線形モデル選択と正則化/線形を超えて/木に基づく方法/サポートベクターマシン/教師なし学習
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商品の説明

著者について

落海 浩(南カリフォルニア大学ビジネススクール)
首藤 信通(神戸大学大学院海事科学研究科)

登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ 朝倉書店
  • 発売日 ‏ : ‎ 2018/8/3
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 本の長さ ‏ : ‎ 416ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4254122241
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4254122244
  • 商品の重量 ‏ : ‎ 560 g
  • 寸法 ‏ : ‎ 15 x 2.2 x 21.3 cm
  • Amazon 売れ筋ランキング: 本 - 278,674位 (本の売れ筋ランキングを見る)
  • カスタマーレビュー:
    5つ星のうち3.9 (33)

カスタマーレビュー

星5つ中3.9つ
33グローバルレーティング

上位レビュー、対象国: 日本

  • 2019年11月11日に日本でレビュー済み
    Amazonで購入
    40代、職業はプログラマーです。
    ここ何年かは、統計学やらなにやらの勉強をしています。

    本書は、前書きにもあるように、カステラ本の著者が書いたカステラ本よりやさしい本です。
    つまり、この分野の研究者、開発者向けというよりはユーザ向けの本です。
    日本のamazon.co.jpではなくて、米国のamazon.comでは、
    機械学習関連の本として、ここ何年かずっとベストセラーになっているようです。

    各章は、文章と数式による説明+実習+演習といった構成になっています。

    文章と数式による説明は、非常に懇切丁寧な説明がしてあります。
    1行1行じっくり読むのが良いと思います。

    実習と演習は、Rで実際に手を動かして学んだ手法を確認します。
    実習で、まずお手本が示されて、演習では、自分でもRで数行のプログラミングを書いてみる
    といった内容になっています。
    演習の解答はないようですが、おそらくネットを探せば誰かが部分的にでも解答を公開しているんじゃないかとおもいます。英語で、「本書の英語版のタイトル answer solution」といった単語でググればよいだけです。

    ここ2,3年で機械学習の本がたくさん出てきましたが、
    基本をしっかり学ぶという意味では、本書を使用するのがよいのではないでしょうか。

    本書は価格が7000円とちょっと高く感じますが、
    他の機械学習の本、2、3冊分以上の価値があります。

    おすすめです。
    24人のお客様がこれが役に立ったと考えています
    レポート
  • 2025年6月1日に日本でレビュー済み
    Amazonで購入
    英語版も購入していますが、やはり日本語の方が日本人にはわかりやすいですね。
    翻訳の質はかなり良いと思います。
  • 2021年3月9日に日本でレビュー済み
    Amazonで購入
    統計的学習の全体像が簡潔にまとめられていて、技術系の翻訳書としては珍しく読みやすい日本語で書かれている。この本で全体像を掴んだあとに、より詳細な数理的背景の書かれている「統計的学習の基礎」に進むのが良さそう。
    4人のお客様がこれが役に立ったと考えています
    レポート
  • 2025年10月7日に日本でレビュー済み
    統計的学習の理論と実践をバランスよく解説した一冊です。R言語を用いた具体的なコード例が豊富で、初学者にも理解しやすい構成となっています。理論的背景を丁寧に説明しつつ、実データを用いた応用にも触れており、学術的な深さと実務的な有用性を兼ね備えています。統計や機械学習の基礎を体系的に学びたい方にとってお勧めです!
    2人のお客様がこれが役に立ったと考えています
    レポート
  • 2020年1月2日に日本でレビュー済み
    Amazonで購入
    米国でロングセラーになっている大学生向けの機械学習の教科書です。内容は非常に手堅いものとなっております(類似の機械学習本を読んだ人にはやや冗長な文章だと感じるかもしれない)。難しいことをわかりやすく説明しているところには感服しました(それでも決して簡単ではないけれど)。レビュータイトルには「深掘り」と書きましたが、本書は通称「カステラ本」を簡明にした本であり、正確には「中掘り」ぐらいでとどまっています。本当に「深掘り」するためには「カステラ本」に進むことが必要になるでしょう。実装に重きを置いているPython系の機械学習の本と本書を併読することで、より機械学習を理解する効果があると思います。値段は高いですが値段の価値以上の本です。
    8人のお客様がこれが役に立ったと考えています
    レポート
  • 2019年5月9日に日本でレビュー済み
    『統計的学習の基礎』は数式などが多用されているため人によってはかなり難解に感じると思うが、本書の場合はやや優しく説明がされており、それなりに理論的にも説明がなされています。
    さらにRを使いながら実践でも学べるので高価なだけはあるなと思いました。
    優しくてわかりやすく、理論も学べて、更に実践もできるので非常に素晴らしい本でした。ただ、Rを全く使ったことない方は別途Rの基礎的なところを踏まえた本を読むなり必要になると思います。
    理論についても厳密に書かれている訳ではありませんから、そのあたりは『統計的学習の基礎』を使った方がいいでしょう。
    またRを使いながら統計的学習を学べる本はかなり少ないように思います。pythonなら沢山見かけますがその点も希少で優れている点でしょう。
    14人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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