副題：データ分析と機械学習のための新しい教科書
■ 書籍情報入手先 ☆☆☆☆☆
『新聞書評（2017.11-）』 2017.12.24 朝日
■ 所 在
県立 8FN350.1ﾆ 市立350ﾆ
（推薦図書）
１．統計学を勉強したい
・統計学が最強の学問である 実践編 けあしだ
・調査観察データの統計科学 星野
・データ解析のための統計モデリング入門 久保 大学417Ku11d
・因子分析入門 豊田
・共分散構造分析 Ｒ編 豊田
・共分散構造分析 入門編、理論編、。。。大学417To83Ny
・続・わかりやすいパターン認識 石井 クラスター分析 大学007.13I75k
２．機械学習
・深層学習 岡谷 ディープラーニング 大学007.13O45s
・確率的最適化 鈴木 繰り返し計算
・ゼロから作るDeep Learning 斎藤 Pythonのコードを書きながら あだ
・退屈なことはPythonにやらせろう Pythonの入門書
・ディープラーニングがわかる数学入門 桶井 Ｅｘｃｅｌで
・統計的学習の基礎 Hastie ニューラルネットワーク以外の機械学習手法の定番教科書 大学007.13H38
・パターン認識と機械学習 Bishop 同上、いずれか１冊
・詳細OpenCV Bradski 画像処理で
・Ｒによるテキストマイニング入門 石田 テキストの処理で
・フリーソフトでつくる音声認識システム 荒木 音声処理で
・Pythonクローリング＆スクレイピング 加藤 インターネットから収集
・Ｒデータ自由自在 Spector きちんと身につけるには
・Pythonによるデータ分析入門 McKinney 同上
・統計のための行列代数 Harvill
・現代数理統計学 竹村 大学417Ta63g
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