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ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
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例の機械学習コースが良いらしいと知りながらも2年間スルーし続けたがやはり良かったという話 - Qiita
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手を動かしながら学ぶ ビジネスに活かすデータマイニング
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データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアになるためのスキル要件とは(2017年夏版) - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
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イラストで学ぶ 人工知能概論 (KS情報科学専門書)
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「人工知能」ブームに乗り遅れた!という方々に捧げる人工知能(機械学習)まとめ記事 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
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機械学習のエッセンス -実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム- (Machine Learning)
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『機械学習のエッセンス』はゼロからガチで機械学習を生業にしたい人が「いの一番に」読むべき一冊 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
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10年戦えるデータ分析入門 SQLを武器にデータ活用時代を生き抜く (Informatics &IDEA)
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非エンジニアが最速でSQLをマスターする方法 - Gunosy Tech Blog
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とある弁当屋の統計技師(データサイエンティスト) ―データ分析のはじめかた―
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そもそもビジネスの現場ではどういう「レベル」の統計学を使うべきなのか - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
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Rによるやさしい統計学
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むしろ数式が苦手だけど統計を勉強したいという人はRをやるといいかもしれない - Line 1: Error: Invalid Blog('by Esehara' )
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自然科学の統計学 (基礎統計学)
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「統計学と機械学習の違い」はどう論じたら良いのか - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
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統計学入門 (基礎統計学Ⅰ)
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社会人が統計学や機械学習を学ぶなら「落下傘方式」で - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
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ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ Kindle版
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『ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ』はデータ分析でSQLクエリを叩く人なら必読の黒魔術大全 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
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マスターアルゴリズム 世界を再構築する「究極の機械学習」
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ビル・ゲイツもAI分野の必読書と推した『マスターアルゴリズム』邦訳が原著刊行から5年以上の時を経て出る - YAMDAS現更新履歴
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データサイエンティスト養成読本 登竜門編 (Software Design plus)
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実務の専門家として機械学習や統計分析を手掛けたい人にオススメの書籍初級5冊&中級8冊+テーマ別11冊(2020年2月版) - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
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標準 ベイズ統計学
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『標準ベイズ統計学』はベイズ統計学をきちんと基礎から日本語で学びたいという人にとって必携の一冊 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
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集合知プログラミング
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新人プログラマーに向けて、技術書の使い方と学ぶ姿勢について【えふしん】 - エンジニアtype | 転職@type
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明日からつかえるシンプル統計学 ~身近な事例でするする身につく最低限の知識とコツ (現場の統計学)
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今すぐ使える『明日からつかえるシンプル統計学』: わたしが知らないスゴ本は、きっとあなたが読んでいる
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言語処理のための機械学習入門 (自然言語処理シリーズ)
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言語処理のための機械学習入門を読んだ - 射撃しつつ前転
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パターン認識と機械学習 下 (ベイズ理論による統計的予測)
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深層学習はガウス過程 - 作って遊ぶ機械学習。
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データサイエンティスト養成読本 [ビッグデータ時代のビジネスを支えるデータ分析力が身につく! ] (Software Design plus)
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『データサイエンティスト養成読本』はゼロからデータサイエンティストを目指す人なら絶対に読むべき一冊 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
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因果推論: 基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ
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『因果推論』(金本拓:オーム社)は因果推論に留まらず現代的なマーケティング分析手法まで網羅したバイブル - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
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Bayesian Data Analysis (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science)
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ベイズ統計学を勉強する参考書のフロー - Qiita
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深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
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ぼくの実装した最弱のディープラーニング - きしだのはてな
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データサイエンティスト養成読本 機械学習入門編 (Software Design plus)
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機械学習の入門本を書きました(データサイエンティスト養成読本) - 随所に主と作れば、立処皆真なり
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データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学)
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「使い分け」ではなく「妥当かどうか」が大事:重回帰分析&一般化線形モデル選択まわりの再まとめ - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
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Rクックブック
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Rでデータ分析・統計学・機械学習・データマイニングを学ぶならこの10冊で(2015年2月版) - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
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仕事ではじめる機械学習
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ディープラーニングをやる人向け『仕事ではじめる機械学習』のオススメと注意点 - bonotakeの日記
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IT Text 自然言語処理の基礎
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2024年版:独断と偏見で選ぶ、データ分析職の方々にお薦めしたいホットトピックス&定番の書籍リスト - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
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改訂2版 データサイエンティスト養成読本 [プロになるためのデータ分析力が身につく! ] (Software Design plus)
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データサイエンティスト(本物)は決して幻の職業などではない - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
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イラストで学ぶ 機械学習 最小二乗法による識別モデル学習を中心に (KS情報科学専門書)
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まったく最小二乗法は最高だぜ!な「イラストで学ぶ機械学習」を読み終えた。 - EchizenBlog-Zwei
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ウェブ最適化ではじめる機械学習 ―A/Bテスト、メタヒューリスティクス、バンディットアルゴリズムからベイズ最適化まで
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『ウェブ最適化ではじめる機械学習』はモダンなUI/UX改善の枠組みを学ぶ上で至適の一冊 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
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パターン認識と機械学習 上
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「機械学習とパターン認識」(PRML)のアンチョコ by herumi - Mi manca qualche giovedi`?
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