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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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エンジニアの知的生産術 ──効率的に学び、整理し、アウトプットする (WEB+DB PRESS plusシリーズ)
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『エンジニアの知的生産術』は知的生産に携わる全てのひとにおすすめしたい必読の一冊。 - Noblesse Oblige 2nd
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岩波データサイエンス Vol.1
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『Pythonで体験するベイズ推論 ―PyMCによるMCMC入門―』の書評 - StatModeling Memorandum
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ベイズ統計の理論と方法
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日本語で学べるベイズ統計学の教科書10冊 - Qiita
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サンプルサイズの決め方 (統計ライブラリー)
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ダメな統計学を防ぐための書籍11冊|Colorless Green Ideas
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基礎からわかる時系列分析 ―Rで実践するカルマンフィルタ・MCMC・粒子フィルター (Data Science Library)
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文系エンジニアが0からベイズ統計モデリングを学習するときに読むべき資料まとめ - Qiita
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数の悪魔―算数・数学が楽しくなる12夜
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お 前 ら の 人 生 を 変 え た 一 冊 | ライフハックちゃんねる弐式
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新版 統計学のセンス: デザインする視点・データを見る目 (医学統計学シリーズ)
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『新版 統計学のセンス』は統計学を「使う」人なら必携の書 - 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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調査観察データの統計科学―因果推論・選択バイアス・データ融合 (シリーズ確率と情報の科学)
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因果関係がないのに相関関係があらわれる4つのケースをまとめてみたよ(質問テンプレート付き) - Take a Risk:林岳彦の研究メモ
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解析入門 Ⅰ(基礎数学2)
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データサイエンティストとして読んで役立った本たち@2020-07|だみ〜|note
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意識はいつ生まれるのか――脳の謎に挑む統合情報理論
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科学の最重要未解決問題『意識はいつ生まれるのか――脳の謎に挑む統合情報理論』 - HONZ
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現代数理統計学 (創文社現代経済学選書)
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統計検定 1 級に合格する方法 - Qiita
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最短コースでわかる ディープラーニングの数学
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GW中に「ディープラーニングの数学」と「身近な数学」と「Google Colaboratory(Python)」でじっくり数学を復習しました - karaage. [からあげ]
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岩波データサイエンス Vol.2
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岩波データサイエンス
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プログラマの数学第2版
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結城浩 - The Essence of Programming (プログラミングのエッセンス)
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推薦システム: 統計的機械学習の理論と実践
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これから推薦システムを作る方向けの推薦システム入門|masa_kazama|note
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技術の創造と設計
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わかりやすい説明をすると「結論を理解する労力」が「その結論を導き出した労力」と誤解されるときがある|柴田史郎|note
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メカ屋のための脳科学入門-脳をリバースエンジニアリングする-
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脳科学について知りたい人へ最初に渡したい一冊──『メカ屋のための脳科学入門-脳をリバースエンジニアリングする-』 - HONZ
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実践Data Scienceシリーズ RとStanではじめる ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門
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2021年版:データサイエンティストを初めとするデータ分析職向け推薦書籍リスト(初級5冊+中級8冊+テーマ別14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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機械学習 ─データを読み解くアルゴリズムの技法─
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【保存版・初心者向け】僕が本気でオススメするPythonと機械学習の良書12選
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