今週のQiita技術書まとめ
2017年6月4日配信
Java女子部に行ってきた#1
2017年6月11日 Java女子部 【東京】【女性/女性同伴男性限定】Java本格入門！！！著者をお招きしちゃうよ(´∀) javajo( 1. 13:30～13:45 会場説明 & Java女子部について 2. 13:45～14:40 自己紹介 - Java女子部って何？ くわしくはこちら(
Java本格入門
誕生から２０年を迎え、幅広い分野のプログラミングに欠かせないＪａｖａの基礎から応用までをしっかり解説。最新仕様に基づく文法から、オブジェクト指向やデザインパターン、そしてビルド、ドキュメンテーション、品質への配慮などの話題もきちんとおさえました。
データサイエンティスト協会のスキルチェックリスト「データサイエンス力」を学ぶにはどんな本を読んだらよいか
一般社団法人データサイエンティスト協会 スキルチェックリスト( 注： - 私は本スキルチェックリストの項目をすべてマスターしているわけではありません。ただ、スキルチェックリストはありながら、それをどのように学んでいったらいいかの情報がWEB上になかったので調べてみました。 - 各書籍の紹介は - SE, PG系の方がデータ分析、機械学習をやる必要が出た時にまず手にとるべき一冊(
はじめてのパターン認識
パターン認識にはじめて触れる読者に向け，基礎からわかりやすく解説した入門書です．パターン認識の概念がよく理解できるとともに，Rによる実行例など，実際に応用する際にも役立つ内容が盛り込まれています． 第1章 はじめに 第2章 識別規則と学習法の概要 第3章 ベイズの識別規則 第4章 確率モデルと識別関数 第5章 k最近傍法（kNN法） 第6章 線形識別関数 第7章 パーセプトロン型学習規則 第8章 サポートベクトルマシン 第9章 部分空間法 第10章 クラスタリング 第11章 識別器の組み合わせによる性能強化
Rによるデータサイエンス(第2版)
ーー進化を続ける「R」を使い倒す！ R言語によるデータ解析の入門書．データサイエンスブームに先駆けた初版の発行以来，網羅性と実用性の高さから，多くのRユーザーに支持を得てきたロングセラー．Rのバージョンアップへの対応に加え，深層学習やネットワーク分析など，ますます充実するパッケージの解説を加えた第2版． 〜こんな方に〜 ・因子分析・ネットワーク分析・深層学習などの分析手法をすぐに試したい ・Rを使うとどんなデータ解析ができるのか，一通り知っておきたい ・幅広いデータ解析手法・機械学習法を，Rで動かしながら体感的に学びたい 第1部 Rとデータマイニングの基礎 1．データマイニングとR言語...
これなら分かる最適化数学
最適化手法とは，利益，損失などの望ましい，あるいは望ましくない値を最大，または最小にするように設計する手法である。従来から経営学やオペレーションズリサーチ(OR)の中心テーマであったが，計算機技術の進歩によって過去には不可能と思われた複雑な問題が実際的な時間で解けるようになり，今日ではあらゆる工学分野，特に電子，情報，通信技術の設計のほとんどに浸透している。 本書はこの立場から，最適化手法の入門書として書かれたもので，経営学やORのみならず，統計的最適化や機械学習に関する話題も扱っている。また，各手法を紹介するだけでなく，その数学的背景の解説に力点を置いている。 本文中では最適化手法...
バイオサイエンスの統計学
バイオサイエンス領域でよく用いられる検定法を中心に解説．身近な数値や誤用例を通し，統計の基本概念からその正しい使い方まで，ひとりでに理解できる．カラー図式やコンピュータシミュレーション，漫画を駆使したビジュアルで楽しい編成．項目ごとに難易度，重要性が段階表示され，初学者から高度な読者までレベルに応じた読み方ができる． 序説 統計学とは 1. 検定の原理 2. 関連2群の差の検定 3. 独立2群の差の検定 4. 計数値データの検定 5. 独立多群の差の検定 6. 関連多群の差の検定 7. 回帰と相関 8. 標本の分布型とその検定法 9. 統計の正しい利用と解釈
経済・ファイナンスデータの 計量時系列分析
基礎的な考え方を丁寧に説明すると共に，時系列モデルを実際のデータに応用する際に必要な知識を紹介。〔内容〕基礎概念／ARMA過程／予測／VARモデル／単位根過程／見せかけの回帰と共和分／GARCHモデル／状態変化を伴うモデル 1. 時系列分析の基礎概念 1.1 時系列分析の基礎 1.2 定常性 1.3 ホワイトノイズ 1.4 自己相関の検定 2. ARMA過程 2.1 ARMA過程の性質 2.2 ARMA過程の定常性と反転可能性 2.3 ARMAモデルの推定 2.4 ARMAモデルの選択 3. 予測 3.1 予測の基礎 3.2 AR過程の予測 3.3 区間予測 3.4 MA過程の予測...
カルマンフィルタ
カルマンフィルタは，もともとは工学分野における動的システム制御の手法として提案されたものであったが，その後，時系列解析手法としてのカルマンフィルタの有用性が見出され，現在に至るまで様々な派生形が生まれるとともに，その応用範囲を拡大してきている。時系列データを分析して予測する状況は枚挙に暇がないが，様々な時系列分析のニーズに応えられる柔軟な時系列モデルの枠組みとして状態空間モデルがあり，状態空間モデルの推定をコンピュータで高速に与える計算手法がカルマンフィルタである。 本書は，主にカルマンフィルタを用いた時系列解析の方法論と，データ解析の実践を解説する。特に，統計用フリーソフトRを用い，多...
原因をさぐる統計学
野球チームの強さを決めるものは何だろう？防御率や打率、本塁打数などはチームの勝率どれが原因となるか。複雑な関係を分析して、もし勝率を予測するスッキリした因果関係を探り出せれば、チーム関係者は勝つための適切な方策をたてることができる。このように、原因と結果が複雑に入り組んだ現象を解析するのが、共分散構造分析と呼ばれる新しい統計的手法である。豊富な事例を使いながら、この新手法を平易に解説する 野球チームの強さを決めるものは何だろう？ 防御率や打率、本塁打数などはチームの勝率を決める要因だが、これらは入り組んだ関係にあり、どれが勝率のアップにつながる真の原因となるかを見分けるのは容易ではな...
基礎からのベイズ統計学
２１世紀の現代社会において、データ分析の多くの実践的現場では、すでにベイズ統計学が主流になっています。迷惑メールフィルタや画像音声のノイズ除去など、ベイズ統計学のない日常はもはや私たちには考えられません。またこの流れは決して止まらないでしょう。しかし、現在、特に文科系の大学における統計学教育の中でベイズ統計学の学習は十分とは言えません。技術的困難さが解決されたいま、社会・人文・行動科学の学部教育のなかで、ベイズ統計学の教育を充実させることは社会的急務です。本書は、文科系・理科系を問わず、ベイズ統計分析に入門を希望している方を読者として歓迎します。
StanとRでベイズ統計モデリング
近年，確率分布を使った数理モデルをデータにあてはめることで現象の理解と予測を促す「統計モデリング」が注目されている。既存の手法と比べた時の利点は解釈のしやすさと予測のよさの両立である。解釈がしやすいので，モデルに含まれる値を推定した後で次のアクションにつなげやすい。このため現実のデータ解析に極めて有効な手法と評価されている。 背景には，コンピュータの計算速度の向上，大規模のデータが入手しやすくなったこと，モデリングの試行錯誤を極めて簡単にする確率的プログラミング言語の進歩がある。こうした言語の中から，本書ではフリーソフトであるStanを紹介する。Stanは優れたアルゴリズムを搭載し開発...
岩波データサイエンス 1
Vol.1 特集「ベイズ推論とMCMCのフリーソフト」:データ分析において必須の道具となりつつある階層ベイズの枠組み，それを支える MCMC(マルコフ 連鎖モンテカルロ法)をベースとしたフリーソフトについて，基礎から最新情報までを伝える．[刊行委員会メンバー]伊庭幸人・麻生英樹・久保拓弥・松浦健太郎・尾崎 隆・中谷秀洋・高柳慎一・北島顕正・斉藤 稔・西垣林太郎・立森久照[特集解説]ベイズ超速習コース(伊庭幸人) 2ページでわかるMCMCの秘密(伊庭幸人) 階層ベイズ 最初の一歩(久保拓弥) 時系列・空間データのモデリング(伊東宏樹) MCMCソフトウェアの比較(松浦健太郎) Stan入門...
GenerativeArtに触れてみたので環境構築と感想など
はじめに 大学時代に舞台を作ったりしていたので、最近メディアアート系にちょっと興味が湧きました。 そこで、仕事終わりに１週間ほどGenerativeArtを触ってみました。 以下の本を読んだので、その紹介をします。 普及版ジェネラティブ・アート―Processingによる実践ガイド(
ジェネラティブ・アート普及版
ロジカルにカオスと戯れる。それがジェネラティブ・アート。アーティストのためのプログラミング言語「Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ」を使って、美しく予測不可能な「ジェネラティブ・アート」をスケッチしよう！
コロナ社「文脈解析」本のレビュー
はじめに 自然言語処理シリーズの「文脈解析( 自分自身は、大学院の頃に自然言語処理を専攻していて、文の感情を推定する研究を行っていました。 文脈解析に関しても興味を持っていたのですが、結局手を付けられずにいたのでこの機会に読んでみました。 <a href=" width="150" alt="文脈解析" src="
文脈解析
「述語項構造解析」、「共参照・照応解析」、「談話構造解析」という自然言語テキストの文脈理解に関連した三つの解析についてまとめた専門書。この三つのトピックを対象に、解析手法そのものよりも、それぞれの解析がどのような問題を解こうとしているかや、関連する言語資源がどのような考えの下で作成されているかを中心に解説。
ITエンジニアのための機械学習理論入門読了者が Kaggle やってみた
Kaggle とは Wikipedia Kaggleは企業や研究者がデータを投稿し、世界中の統計家やデータ分析家がその最適モデルを競い合う、予測モデリング及び分析手法関連プラットフォーム及びその運営会社である。 雑に言うと、TopCoderのデータサイエンティスト版 経緯