ネクストオンライン

Rによるデータサイエンス(第2版):データ解析の基礎から最新手法まで(中古品)

Pontaパス特典

サンキュー配送

4,280円(税込)

0ポイント(1％)

商品説明

(中古品)
Rによるデータサイエンス(第2版):データ解析の基礎から最新手法まで

【ブランド名】
森北出版

金明哲: author;

【商品説明】
内容紹介 ——進化を続ける「R」を使い倒す! R言語によるデータ解析の入門書.データサイエンスブームに先駆けた初版の発行以来,網羅性と実用性の高さから,多くのRユーザーに支持を得てきたロングセラー.Rのバージョンアップへの対応に加え,深層学習やネットワーク分析など,ますます充実するパッケージの解説を加えた第2版. ~こんな方に~ ・因子分析・ネットワーク分析・深層学習などの分析手法をすぐに試したい・Rを使うとどんなデータ解析ができるのか,一通り知っておきたい・幅広いデータ解析手法・機械学習法を, Rで動かしながら体感的に学びたい ◆電子版が発行されました/詳細は,森北出版webサイトにて【目次】第I部Rとデータマイニングの基礎第1章データマイニングとR 言語 1.1 データマイニングとツール 1.2 Rの環境と基本操作 1.3 オブジェクトと関数 1.4 自作関数 1.5 パッケージ 1.6 ヘルプについて 1.7 参考資料について第2章データの入出力と編集 2.1 直接入力 2.2 エディタによる入力と編集 2.3 データファイルを読み込む 2.4 データの出力 2.5 データの結合と並び替え 2.6 データの尺度と表記第3章データの演算と固有値,基本統計量 3.1 データの演算 3.2 固有値と特異値の分解 3.3 基本統計量第4章データの視覚化 4.1 棒グラフ 4.2 円グラフ 4.3 ヒストグラム 4.4 折れ線グラフ 4.5 箱ひげ図 4.6 散布図 4.7 その他のグラフ 4.8 作図環境とグラフの利用参考文献第II部Rによるデータ解析・データマイニング第5章主成分分析 5.1 主成分分析とは 5.2 主成分分析の基礎 5.3 ケーススタディ参考文献第6章因子分析 6.1 因子分析とは 6.2 因子分析の基礎 6.3 ケーススタディ 6.4 因子分析の関数fa と解析の例 6.5 補遺と注釈参考文献第7章対応分析 7.1 対応分析とは 7.2 対応分析の基礎 7.3 ケーススタディ 7.4 多重対応分析 7.5 多元表の対応分析 7.6 補遺と注釈参考文献第8章多次元尺度法 8.1 多次元尺度法とは 8.2 距離と類似度 8.3 計量MDS のケーススタディ 8.4 非計量MDS 8.5 補遺と注釈参考文献第9章クラスター分析 9.1 クラスター分析とは 9.2 階層的クラスター分析 9.3 非階層的クラスター分析 9.4 モデルに基づいたクラスター分析 9.5 補遺と注釈参考文献第10章自己組織化マップ 10.1 自己組織化マップとは 10.2 データ解析 10.3 補遺と注釈参考文献第11章線形回帰分析 11.1 回帰分析とは 11.2 線形単回帰分析 11.3 線形重回帰分析 11.4 補遺と注釈参考文献第12章非線形回帰分析 12.1 非線形回帰分析とは 12.2 ロジスティック回帰 12.3 多項式回帰 12.4 一般化線形モデル 12.5 平滑化回帰と加法モデル 12.6 補遺と注釈参考文献第13章線形判別分析 13.1 判別分析とは 13.2 線形判別分析の基礎 13.3 ケーススタディ 13.4 交差確認 13.5 補遺と注釈参考文献第14章非線形判別分析 14.1 非線形判別分析とは 14.2 距離による判別分析 14.3 多数決による判別分析 14.4 ベイズ判別法 14.5 補遺と注釈参考文献第15章ツリーモデル 15.1 ツリーモデルとは 15.2 ツリーモデルの基礎 15.3 パッケージとケーススタディ 15.4 ツリーのグラフの作成 15.5 補遺と注釈参考文献第16章集団学習 16.1 集団学習とは 16.2 バギング 16.3 ブースティング 16.4 ランダムフォレスト 16.5 補遺と注釈参考文献第17章カーネル法とサポートベクターマシン 17.1 カーネルとは 17.2 カーネル主成分分析 17.3 サポートベクターマシン 17.4 補遺と注釈第18章ニューラルネットワーク 18.1 ニューラルネットワークとは 18.2 ニューラルネットワークの基礎 18.3 パッケージとケーススタディ 18.4 深層学習 18.5 補遺と注釈参考文献第19章ネットワーク分析 19.1 ネットワーク分析とは 19.2 ネットワークの作成 19.3 ネットワークの統計量 19.4 コミュニティ分析 19.5 補遺と注釈参考文献第20章アソシエーション分析 20.1 アソシエーション分析とは 20.2 相関ルール 20.3 頻出アイテムの抽出 20.4 抽出結果の補助分析 20.5 補遺と注釈参考文献第21章時系列分析 21.1 時系列分析の基本概念とデータの操作 21.2 自己共分散と自己相関 21.3 スペクトル分析 21.4 ランダムウォークと単位根 21.5 AR モデル 21.6 ARMA/ARIMA モデル 21.7 その他のモデル 21.8 成分の分解 21.9 多変量時系列 21.10 カオス時系列 21.11 補遺と注釈参考文献第22章生存分析 22.1 基本概念 22.2 ノンパラメトリックモデル 22.3 セミノンパラメトリックモデル 22.4 パラメトリックモデル 22.5 補遺と注釈参考文献関数とパッケージ一覧索引[記号・英文・和文] 出版社からのコメント ◆電子版が発行されました/詳細は,森北出版webサイトにて内容（「BOOK」データベースより）網羅性と実用性の高さから、多くのRユーザーの評価を得てきたロングセラー。Rのバージョンアップへの対応に加え、深層学習やネットワーク分析などの内容を追加した第2版。著者について同志社大教授博士(学術) 著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より) 金/明哲 1994年、総合研究大学院大学統計科学専攻博士後期課程修了。札幌学院大学社会情報学部教授を経て、同志社大学文化情報学部教授。中国魯東大学兼任教授。博士(学術)(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)

当店では初期不良に限り、商品到着から7日間は返品をお受けいたします。
イメージと違う、必要でなくなった等、お客様都合のキャンセル・返品は一切お受けしておりません。
中古品の場合、基本的に説明書・外箱・ドライバーインストール用のCD-ROMはついておりません。
商品名に「限定」「保証」等の記載がある場合でも特典や保証・ダウンロードコードは付いておりません。
写真は代表画像であり実際にお届けする商品の状態とは異なる場合があります。
中古品の場合は中古の特性上キズ、汚れがある場合があります。
他モールでも併売しておりますので、万が一お品切れの場合はご連絡致します。

ご注文からお届けまで

1．ご注文　
ご注文は24時間受け付けております
2．注文確認ご注文後、注文確認メールを送信します
3．在庫確認
　　　在庫切れの場合はご連絡させて頂きます。
※中古品は受注後に、再メンテナンス、梱包しますのでお届けまで3〜7営業日程度とお考え下さい。
4．入金確認
前払い決済をご選択の場合、ご入金確認後、配送手配を致します。
5．出荷
配送準備が整い次第、出荷致します。配送業者、追跡番号等の詳細をメール送信致します。
6．到着　
出荷後、1〜3日後に商品が到着します。
※離島、北海道、九州、沖縄は遅れる場合がございます。予めご了承下さい。

(中古品)Rによるデータサイエンス(第2版):データ解析の基礎から最新手法まで/森北出版/金明哲: author; /内容紹介 ——進化を続ける「R」を使い倒す! R言語によるデータ解析の入門書.データサイエンスブームに先駆けた初版の発行以来,網羅性と実用性の高さから,多くのRユーザーに支持を得てきたロングセラー.Rのバージョンアップへの対応に加え,深層学習やネットワーク分析など,ますます充実するパッケージの解説を加えた第2版. ~こんな方に~ ・因子分析・ネットワーク分析・深層学習などの分析手法をすぐに試したい・Rを使うとどんなデータ解析ができるのか,一通り知っておきたい・幅広いデータ解析手法・機械学習法を, Rで動かしながら体感的に学びたい ◆電子版が発行されました/詳細は,森北出版webサイトにて【目次】第I部Rとデータマイニングの基礎第1章データマイニングとR 言語 1.1 データマイニングとツール 1.2 Rの環境と基本操作 1.3 オブジェクトと関数 1.4 自作関数 1.5 パッケージ 1.6 ヘルプについて 1.7 参考資料について第2章データの入出力と編集 2.1 直接入力 2.2 エディタによる入力と編集 2.3 データファイルを読み込む 2.4 デー