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[BOOKデータベースより]
最短で基本をマスター。プログラミング初心者も安心の入門書。
学ぶための準備をしよう―本書の特徴とPythonのインストール
データの基礎的な扱いに慣れよう―数値データと文字データ
特徴を踏まえて適切な計画を立てよう―平均とヒストグラム
データの散らばり方を調べてみよう―相関係数
データ同士の関係性を調べてみよう―回帰分析
データを特徴に応じて分類しよう―機械学習によるクラスタリング
データの規則性を探って将来を予測しよう(1)―決定木(ディシジョン・ツリー)
データの規則性を探って将来を予測しよう(2)―ランダム・フォレスト(分類編)
データの規則性を探って将来を予測しよう(3)―ランダム・フォレスト(回帰編)
施策の効果を調べよう―傾向スコア・マッチング
地点間の最短経路を調べよう―ダイクストラ法
変化をシミュレーションしてみよう―SIRモデル
限られた条件下での最適解を求めよう―線形計画法
文章の特徴を明らかにしよう―形態素解析
プログラミング言語Pythonによるデータ分析のコンパクトな入門書。Jupyter Notebookでコードを実行しながら日常的な事例を分析していく。Pythonの文法や統計学の理論には深入りせず,各分析の目的と意味を丁寧に解説。
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