3.8
読者数 
3.0
第１部 定型データの扱い
- 回帰分析―１次式を用いた数値予測と関係性の理解
- 回帰分析の結果の評価と解釈―正しく深い解釈で分析結果に魂を吹き込む ほか
- 深層学習入門―深層学習は良い関数を見つけて使うこと
- 画像の分類―ＣＮＮの基礎とＲｅｓＮｅｔまでのモデル紹介 ほか
- 強化学習とは―強化学習の全体像を把握する
- 強化学習の技法―ベルマン方程式からＴＤ（λ）法までと探索技法 ほか
- クラスタリング―類似度を用いてデータをグループに分ける
- 因子分析・主成分分析―相関を用いた構造の推定と情報の圧縮 ほか
- 多重共線性―重回帰分析最大の落とし穴とその回避
- 発展的な回帰分析―回帰分析でどこまでも深い分析を