数式なしでわかるデータサイエンス ビッグデータ時代に必要なデータリテラシー

まずはじめに手をとるデータサイエンスの入門書。

数式なしでデータサイエンスの要点がわかる。

本書は数式なしで、データサイエンスの要点を解説した入門書です。

ビッグデータを想定したデータサイエンスの考え方を初学者にわかりやすく解説されており、米国をはじめ、中国、ドイツ、ロシア、韓国でも大注目されている書籍の翻訳書です。

第1章　きほん中の基本

   1-1　データを準備する－データ・プレパレーション－

   1-2　アルゴリズムを選択する－選択アルゴリズム－

   1-3　パラメーターを調整する－パラメータチューニング－

   1-4　モデルの精度を評価する

   1-5　本章のまとめ

第2章　クラスター分析

   2-1　顧客クラスターを発見する

   2-2　事例：映画ファンのパーソナリティ・プロファイル

   2-3　クラスターを確定する

第3章　主成分分析

   3-1　食品の栄養成分を調べる

   3-2　主成分

   3-3　事例：食品群を分析する

   3-4　利用上の注意点

   3-5　本章のまとめ

第4章　相関ルール

   4-1　購入パターンを発見する

   4-2　支持度・信頼度・リフト値

   4-3　事例：スーパーマーケットの売買履歴

   4-4　アプリオリ原理

   4-5　利用上の注意点

   4-6　本章のまとめ

第5章　社会ネットワーク分析

   5-1　関係を地図化する

   5-2　事例：兵器貿易の地政学

   5-3　ルーバン法

   5-4　ページランクアルゴリズム

   5-5　利用上の注意点

   5-6　本章のまとめ

第6章　回帰分析

   6-1　傾向線を引く

   6-2　事例：住宅価格を予測する

   6-3　最急降下法

   6-4　回帰係数

   6-5　相関係数

   6-6　利用上の注意点

   6-7　本章のまとめ

第7章　k近傍法と異常検知

   7-1　食品鑑定

   7-2　同じ羽の鳥は群れをなす

   7-3　事例：ワインの不純物を取り去る

   7-4　異常検知

   7-5　利用上の注意点

   7-6　本章のまとめ

第8章　サポートベクターマシン

   8-1　「病気」なのか「病気でない」のか？

   8-2　事例：心臓病を予測する

   8-3　最適な境界線を引く

   8-4　利用上の注意点

   8-5　本章のまとめ

第9章　決定木

   9-1　災害時の生存者を予測する

   9-2　事例：タイタニック号から避難する

   9-3　決定木をつくる

   9-4　利用上の注意点

   9-5　本章のまとめ

第10章 ランダムフォレスト

   10-1 群衆の知恵－みんなの意見は案外正しい－

   10-2 事例：犯罪を予測する

   10-3 アンサンブル学習

   10-4 ブートストラップ集約－バギング－

   10-5 利用上の注意点

   10-6 本章のまとめ

第11章 ニューラルネットワーク

   11-1 脳をつくる

   11-2 事例：手書きの数字を認識する

   11-3 ニューラルネットワークの構成要素

   11-4 活性化関数

   11-5 利用上の注意点

   11-6 本章のまとめ

第12章 A/Bテストと多腕バンディット

   12-1 A/Bテストの基本

   12-2 A/B テストに関する利用上の注意点

   12-3 ε－減衰法

   12-4 事例：多腕バンディット

   12-5 面白い事実：勝ちにこだわる

   12-6 ε‐減衰法に関する利用上の注意点

   12-7 本章のまとめ