Data Scientist の基礎(1)
ではデータについて扱った。
ここでは参考文献を一覧する。まず、Qiitaに記事のあるものから。
2. 参考文献
@kozakai-ryouta
数値計算Ⅰ 朝倉書店 新谷尚義
データマイニングによる異常検知 共立出版 山西健司
非対称多次元尺度構成法ー行動科学における多変量データ解析 現代数学社 千野直仁先
非計量多変量解析法ー主成分分析から多重対応分析へ 足立浩平・村上隆
ベイズ計量経済分析（マルコフ連鎖モンテカルロ法とその応用） 和合肇
高次元データ分析の方法ーRによる統計的モデリングとモデル統合 朝倉書店 安藤知寛
数理人口学 稲葉寿 東京大学出版
クリギング入門ー空間データ推定の確率論的アプローチ 阪田義隆 コロナ社
計算力学の基礎 丸善株式会社 八田夏夫
計量経済学の理論と応用 蓑谷千凰彦先生 日本評論社
入門パターン認識と機械学習 コロナ社 後藤正幸・小林学
@kaizen_nagoya
「ベイズ統計と統計物理」伊庭幸人。岩波書店。統計と確率(11)
dockerで機械学習(71) with R (1)「入門 機械学習」Drew Conway, John Myles White 著
「データサイエンスのための統計学入門 ―予測、分類、統計モデリング、統計的機械学習とRプログラミング」Peter Bruce、Andrew Bruce。dockerで機械学習(72) with R (2)
dockerで機械学習(73) with R (3)「RとKerasによるディープラーニング」François Chollet、J. J. Allaire 著
dockerで機械学習(74) with R (4)Introduction to Machine Learning with R By Scott Burger
dockerで機械学習(75) with R(5)「R Deep Learning Cookbook」 By Philippe Remy
dockerで機械学習(76) with R (6)「Mastering Machine Learning with R 」By Cory Lesmeister
「「Rによる機械学習」の勉強履歴（1）」後追い: dockerで機械学習(77) with R (7)
Machine-Learning-with-R-Cookbook-Second-Edition-master:dockerで機械学習(78) with R (8)
医学データ 丹後俊郎
What are the most important statistical ideas of the past 50 years?, Andrew Gelman, Aki Vehtari
R3 on "What are the most important statistical ideas of the past 50 years? " Andrew Gelman, Aki Vehtari(0)
量子アニーリングの基礎、 西森 秀稔、大関 真之
岩波数学辞典 二つの版がCDに入ってお得
ゼロから作るDeep Learning, 斎藤康毅
定量分析の教科書
#参考資料
Data Scientist の基礎(1)データ構造
データサイエンティストへの５つの門。あなたはいくつの門をくぐりましたか？統計と確率(8)
文書履歴(document history)
ver. 0.01 初稿 20211003
ver. 0.02 20項目追記 20211005
ver. 0.03 加筆 20220918
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