データサイエンスと機械学習

数理を学び基礎を固め，Pythonで実践．理論と実装の両面からバランスよく学べる教科書．
現代流のデータ解析を基礎から学びたいと考えている多くの方々にとって必携の一冊！

基礎から実装まで高いレベルでバランスのとれた内容になっている．
単に計算手法とその結果を示すだけではなく，明解さを犠牲にすることなく高度な理論的内容を扱っており，実用的なPythonコードが掲載され，豊富な演習問題とともに理解を深めることができる．

 

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（解答は奇数番号のみ）

原著名：Data Science and Machine Learning： Mathematical and Statistical Methods

1．データの取込み，要約，可視化
2．統計的学習
3．モンテカルロ法
4．教師なし学習
5．回帰
6．正則化とカーネル法
7．分類
8．決定木とアンサンブル法
9．深層学習
付録（線形代数と関数解析／多変数関数の微分と最適化／確率と統計）
演習問題とその解答は下記より入手可（準備中）