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今週のQiita技術書まとめ

2021年1月31日配信

統計検定3級の受かり方!

統計検定3級について、ざっくり説明 まず「統計検定」とは、統計に関する知識や活用力を評価する全国統一試験です。 その中で「3級」は大学基礎レベルと位置付づけられています。 統計検定 公式ページ( 3級の出題範囲(

日本語で学べるベイズ統計学の教科書10冊

東京大学・株式会社Nospareの菅澤です. 今回はベイズ統計学を勉強する上で個人的にオススメな日本語の教科書10冊を簡単に紹介したいと思います. 一般的な方法論・基礎理論 中妻照雄『入門ベイズ統計学』( 簡単な例と実践的な例を使ってベイズ推論の考え方が導入された後,マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)の基礎的な事項がまとめられています.基本的な数理統計学が理解できていれば十分読める内容になって…

入門 ベイズ統計学の表紙

入門 ベイズ統計学

中妻 照雄 ・朝倉書店

ファイナンス分野で特に有効なデータ分析手法の初歩を懇切丁寧に解説。〔内容〕ベイズ分析を学ぼう/ベイズ的視点から世界を見る/成功と失敗のベイズ分析/ベイズ的アプローチによる資産運用/マルコフ連鎖モンテカルロ法/練習問題/他。 1. ベイズ分析を学ぼう   1. 1 高まるデータ分析の重要性   1. 2 ベイズ分析って何?    1. 3 本書の構成 2. ベイズ的視点から世界をみる   2. 1 「くじ」で考える不確実性   2. 2 望ましい「くじ」の選択   2. 3 「くじ」の分布を推測する   2. 4 ベイズ分析の第一歩    2. 5 まとめ   練習問題  3. 成功と...

実践ベイズ統計学の表紙
モンテカルロ統計計算の表紙

モンテカルロ統計計算

鎌谷 研吾/駒木 文保 ・講談社

ベイズ統計を支えるMCMCをやさしく丁寧に! マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)が驚くほど真面目によくわかる! 理解を助けるためのR言語のコードや章末の練習問題が充実! モンテカルロ法の感覚を養ってもらうために「乱数の生成」を第2章で解説した。また,入門向けを標榜しながらも,後半の第4章以降では,和書で情報を得ることが難しい「エルゴード性」について踏み込んだ。 【主な内容】 1章 序論 2章 乱数 3章 積分法 4章 マルコフ連鎖 5章 ギフスサンプリング 6章 メトロポリス・ヘイスティングス法 【「巻頭言」より抜粋】 文部科学省は「数理及びデータサイエンスに係る教育強化拠点」...

ベイズ統計の理論と方法の表紙
ノンパラメトリックベイズ 点過程と統計的機械学習の数理の表紙

ノンパラメトリックベイズ 点過程と統計的機械学習の数理

佐藤 一誠 ・講談社

さぁ、無限次元の扉を開こう!確率分布の基礎から時系列データやスパースモデリングへの応用までを明快に説く。理論的な背景である測度論も基礎から丁寧に解説する親切設計。新進気鋭のエース研究者が、満を持して執筆した。全ベイジアン必携! さぁ、無限次元の扉を開こう! 確率分布の基礎から時系列データやスパースモデリングへの応用までを明快に説く。理論的な背景である測度論も基礎から丁寧に解説する親切設計。新進気鋭のエース研究者が、満を持して執筆した。全ベイジアン必携! 【機械学習プロフェッショナルシリーズ】 本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活...

Rで学ぶベイズ統計学入門の表紙

Rで学ぶベイズ統計学入門

ジム・アルバート/石田基広 ・丸善出版

StanとRでベイズ統計モデリングの表紙

StanとRでベイズ統計モデリング

松浦 健太郎/石田 基広/市川 太祐/高橋 康介/高柳 慎一/福島 真太朗 ・共立出版

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...

Pythonによる ベイズ統計学入門の表紙

Pythonによる ベイズ統計学入門

中妻 照雄 ・朝倉書店

ベイズ統計学を基礎から解説,Pythonで実装。マルコフ連鎖モンテカルロ法にはPyMC3を活用。〔内容〕「データの時代」におけるベイズ統計学/ベイズ統計学の基本原理/様々な確率分布/PyMC/時系列データ/マルコフ連鎖モンテカルロ法 1. 「データの時代」におけるベイズ統計学 2. ベイズ統計学の基本原理  未知の比率に対する推論  ベイズの定理による事後分布の導出  未知のパラメータに関する推論  将来の確率変数の値の予測  付録(損失関数に対応した点推定の導出/SDDRの導出) 3. 様々な確率分布を想定したベイズ分析  ポアソン分布のベイズ分析  正規分布のベイズ分析  回帰モデル...

JEITAソフトウェアエンジニアリング技術ワークショップ2020「プログラミング言語の進化と未来」開催報告

電子情報技術産業協会(JEITA)ソフトウェアエンジニアリング技術専門委員会は、ソフトウェア開発技術の調査・研究活動を行っています。その活動の一環として毎年12月に、JEITA会員に閉じないオープンなイベント「ソフトウェアエンジニアリング技術ワークショップ」を参加費無料で開催しています。 今期は、去る12月23日(水)に「プログラミング言語の進化と未来」をテーマに、このイベントとしては初めてオンラ…

実践Rust入門[言語仕様から開発手法まで]の表紙

実践Rust入門[言語仕様から開発手法まで]

κeen、河野 達也、小松礼人 ・技術評論社

Rustは2015年に安定版がリリースされた新しい言語です。静的型付けと関数型言語などにみられる高度な抽象化のしくみを取り入れており、高品質で再利用性の高いプログラムを開発できます。さらに、ハードウェア資源についてC/C++と同等の効率の良い制御ができますが、決定的に違うのは、安全性をかなり重視しています。つまりRustは開発者の生産性を高めつつ、性能やハードウェア資源の効率を最大限に発揮するという、従来の言語では相反する要件を同時に満たす、数少ないプログラミング言語の1つなのです。本書はこの注目のプログラミング言語Rustの入門書です。この1冊でRustの言語仕様から開発現場で必要とな...

Effective Javaの表紙

Effective Java

Joshua Bloch/柴田 芳樹 ・丸善出版

Javaプログラマーにとって必読の定番書『Effective Java』の改訂第3版。 この第3版では、Java 8で新たに導入されたラムダとストリームに関する章が新規に追加されたほか、オプショナル、インタフェースでのデフォルトメソッド、try-with-resources文、@SafeVarargsアノテーション、モジュールなどの機能を扱った項目を含み、第2版の78項目から90項目に増加しています。 今日ではJavaは大きく複雑になり、並列実行から、繰り返し、各種データの表現まで、多くの事柄に対して多様な抽象化を持ち合わせています。 この大きさと複雑さを考えると、最新のベストプラク...

プログラミング言語Go

Donovan,AlanA.A Kernighan,BrianW.,1942- 柴田,芳樹,1959- ・丸善出版

Scrapyでスクレイピング(その2 事前調査編)

これから数回の記事に分けて、シンプルな(JavaScriptを伴わない)Webページをスクレイピングしてテキストデータと画像データの収集を行います。 すべての記事を読めば以下のことが理解できるようなものにする予定です。 スクレイピングをするにあたりどんな順番で何をすべきか Scrapyがどういう原理で動作するのか Scrapyを使ったシンプルなWebページのスクレイピング方法

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