R で 学ぶ データ サイエンス — 明智警部の事件簿 Wiki
書誌事項 Rで学ぶデータサイエンス 金明哲編集 共立出版, 2009- タイトル読み R デ マナブ データ サイエンス この図書・雑誌をさがす 関連文献: 20件中 1-20を表示 1 ネットワーク分析 鈴木努著 共立出版 2017. 5 第2版 Rで学ぶデータサイエンス / 金明哲編集 8 所蔵館177館 2 経営と信用リスクのデータ科学 董彦文著 2015. 6 19 所蔵館158館 3 マーケティング・モデル 里村卓也著 2015. 4 13 所蔵館133館 4 マシンラーニング 辻谷將明, 竹澤邦夫著 2015. 2 6 所蔵館161館 5 樹木構造接近法 下川敏雄, 杉本知之, 後藤昌司著 2013. 10 9 所蔵館200館 統計データの視覚化 山本義郎, 飯塚誠也, 藤野友和著 2013. 5 12 所蔵館285館 7 計量政治分析 飯田健著 2013. 4 14 所蔵館206館 シミュレーションで理解する回帰分析 竹澤邦夫著 2012. 10 20 所蔵館250館 一般化線形モデル 粕谷英一著 2012. 7 10 所蔵館315館 ブートストラップ入門 汪金芳, 桜井裕仁著 2011. 12 所蔵館275館 11 デジタル画像処理 勝木健雄, 蓬来祐一郎著 2011. Rで学ぶデータサイエンス 統計データの視覚化. 11 所蔵館264館 社会調査データ解析 鄭躍軍, 金明哲著 2011. 9 17 所蔵館279館 2010. 12 所蔵館203館 地理空間データ分析 谷村晋著 2010. 7 所蔵館330館 15 ベイズ統計データ解析 姜興起著 所蔵館342館 16 カテゴリカルデータ解析 藤井良宜著 2010. 4 所蔵館349館 パターン認識 金森敬文, 竹之内高志, 村田昇著 2009. 10 所蔵館320館 18 2009. 9 所蔵館311館 多次元データ解析法 中村永友著 2009. 8 所蔵館357館 2009. 6 所蔵館292館
Rで学ぶデータサイエンス 地理空間データ分析
2 簡単な線形回帰モデル ─ Rによる実行と結果 3. 3 ダミー変数を使ったモデル ─ グループ間の差異を分析 3. 4 複雑な線形回帰モデル ─ 交互作用,モデル間の比較 3. 5 線形回帰の仕組みと最小二乗法 3. 3 モデルを評価する 3. 1 モデルを評価するための観点 3. 2 この結果は偶然ではないのか? ─ 有意確率と有意差検定 3. 3 モデルはデータに当てはまっているか? ─ フィッティングと決定係数 3. 4 モデルは複雑すぎないか? ─ オーバーフィッティングと予測精度 3. 5 残差の分布 ─ 線形回帰モデルと診断プロット 3. 6 説明変数同士の相関 ─ 多重共線性 3. 7 標準偏回帰係数 第4章 実践的なモデリング 4. 1 モデリングの準備 4. 1 データの準備と加工 4. 2 分析とモデリングの手法 4. 2 データの加工 4. 1 データのクレンジング 4. 2 カテゴリ変数の加工 4. 3 数値変数の加工とスケーリング 4. 4 分布の形を変える ─ 対数変換とロジット変換 4. 5 欠損値の処理 4. 6 外れ値の処理 4. 3 モデリングの手法 4. 1 グループに分ける ─ クラスタリング 4. 2 指標を集約する ─ 因子分析と主成分分析 4. 3 一般化線形モデル 4. 4 2値データを目的変数とする分析 ─ ロジスティック回帰 4. 5 セグメントの抽出とその特徴の分析 ─ 決定木 4. 4 因果推論 4. 1 データから因果関係を明らかにする ─ 統計的因果推論 4. 2 因果関係に基づく変数選択 第5章 機械学習とディープラーニング 5. 1 機械学習の目的と手順 5. 1 機械学習の基本 5. 2 機械学習の手順 5. 3 データの準備に関わる問題 5. 4 特徴抽出と特徴ベクトル コラム 機械学習と強化学習 5. 2 機械学習の実行 5. Python,Rで学ぶデータサイエンス:D.Larose,T.Larose,阿部真人,西村晃治【メルカリ】No.1フリマアプリ. 1 機械学習ライブラリの活用 ─ scikit-learn 5. 2 機械学習アルゴリズムの例 ─ ランダムフォレスト 5. 3 機械学習アルゴリズムの例 ─ サポートベクターマシン 5. 4 機械学習の実行例 5. 3 ディープラーニング 5. 1 ニューラルネットワーク 5. 2 ディープラーニングを支える技術 5. 3 ディープラーニング・フレームワーク 5. 4 ディープラーニングの実行 5.
Rで学ぶデータサイエンス 統計データの視覚化
データサイエンスの基礎を学びながら、PythonとRの基本も同時に身につくお得な本です! Larose, Chantal D. 米国コネチカット大学で"Model‐Based Clustering of Incomplete Data(不完全データにおけるモデルベースクラスタリング)"の論文により、2015年にPh.
一般化線形モデルは,各種の統計的方法を,回帰を拡張した統一的な枠組みのもとで扱うもので,線形重回帰,分散分析,ロジスティック回帰,対数線形モデル(分割表の分析),ポアソン回帰,ガンマ回帰などを含む。現在,さまざまな分野で広く使われ,多くの統計ソフトウェアが対応している。本書では,フリーソフトウェアであるRを利用して,一般化線形モデルの基本的な使用法を最尤法による検定や推定などを含めて解説するとともに,一般化線形モデルを実際の場面で使用する際に遭遇することの多い混合モデルやパラメトリック・ブートストラップ,擬似尤度などの手法を解説している。簡単な例題をRを用いて実際に解析しながら読んでいくことにより,尤度と最尤法の基本的な考え方を身につけることができる。また,多くの統計ソフトウェアでは対応されていない特徴をもつデータや仮説に対して,一般化線形モデルを拡張して対応する方法も解説している。
【金田一】明智警部の事件簿【MAD】 - Niconico Video
明智警部の事件簿 Raw
概要 公式サイトから 身長180センチ、体重70キロ、AB型、みずがめ座。28歳にして警視になった警視庁のトップ・エリート。英・仏・独の3か国語を話すことができ、フェンシングもバイオリンもチェスも得意で、学生時代には予備校で伝説の教師だったこともある。経歴・学歴・音感・運動そして優れた頭脳とどこをとっても欠点がないが、それゆえに人格的には問題アリ、な人でもある。特徴はハジメいわく「イヤミ~なしゃべり方」。 (公式サイトから) 明智警視について アニメでの声優は 森川智之 。 女性ファンが多い。 最近では金田一が明智警視をうまく使い、地方での警察官に推理を聞いてもらうこともある 明智警視の活躍をまとめた本がある。 ・明智少年の華麗なる事件簿 ・明智警視の優雅なる事件簿 また、彼の警部時代の活躍を描くスピンオフ漫画「明智警部の事件簿」が マガジンSPECIAL にて連載中である。 関連事項 金田一少年の事件簿 明智健悟 関連記事 親記事 pixivに投稿された作品 pixivで「明智警視」のイラストを見る このタグがついたpixivの作品閲覧データ 総閲覧数: 121973 コメント
明智警部の事件簿 アニメ
明智警部の事件簿 原作/天樹征丸・さとうふみや 漫画/佐藤友生 『金田一少年の事件簿』公式スピンオフにして、究極の警察ミステリー! 捜査一課の最若手、小林竜太郎の相棒は、警視庁きってのエリート警部、明智健悟。キザで自信家、イヤミで意地悪。それでも小林は明智への敬意を失わない。なぜならば、彼こそは小林の憧れる、「正義の刑事」そのものだったからだ!! 明智警部の事件簿｜無料漫画（まんが）ならピッコマ｜天樹征丸 さとうふみや 佐藤友生. 1話目を試し読みする マガジンSPECIAL 連載終了しました アニメ・映画・ドラマ イベント ゲーム・アプリ プレゼント 正義とは何か? 最悪の罪とは何か? 信じるべきものはあるか? 幾多の事件を鮮やかに解決してきた明智に仕掛けられた、最後にして最悪の罠。完璧だったはずの男の心にわずかな"ほころび"が宿る。最後の事件が決着を迎えた時、吐く息の白く濁る冬の大地に、明智"警視"の足音が響く──。『金田一少年の事件簿』公式スピンオフにして、傑作警察ミステリー、堂々完結! 購入する 最新刊を試し読み
明智警部の事件簿
事件は、万引き犯を捕まえたことからはじまった。捜査一課の小林(こばやし)刑事が捕らえた万引き高校生は、現行犯にもかかわらず釈放された。彼の親である大物政治家が、警察に圧力をかけたからだ。だが、憤る小林の横にただ一人、正義を貫こうとする男がいた! 警視庁が誇る若きエリート・明智健悟(あけち・けんご)と、新米刑事・小林竜太郎(りゅうたろう)のタッグが巨悪に挑む、警察ミステリー!! 詳細 閉じる 無料キャンペーン中 割引キャンペーン中 第1巻 第2巻 第3巻 第4巻 第5巻 全 5 巻 同じジャンルの人気トップ 3 5
明智警部の事件簿 Wiki
漫画・コミック読むならまんが王国 天樹征丸 少年漫画・コミック マガジンSPECIAL 明智警部の事件簿 明智警部の事件簿(4)} お得感No. 1表記について 「電子コミックサービスに関するアンケート」【調査期間】2020年10月30日~2020年11月4日 【調査対象】まんが王国または主要電子コミックサービスのうちいずれかをメイン且つ有料で利用している20歳~69歳の男女 【サンプル数】1, 236サンプル 【調査方法】インターネットリサーチ 【調査委託先】株式会社MARCS 詳細表示▼ 本調査における「主要電子コミックサービス」とは、インプレス総合研究所が発行する「 電子書籍ビジネス調査報告書2019 」に記載の「課金・購入したことのある電子書籍ストアTOP15」のうち、ポイントを利用してコンテンツを購入する5サービスをいいます。 調査は、調査開始時点におけるまんが王国と主要電子コミックサービスの通常料金表(還元率を含む)を並べて表示し、最もお得に感じるサービスを選択いただくという方法で行いました。 閉じる▲
Reviewed in Japan on July 6, 2016 Verified Purchase とにかく面白いです! 出てくるキャラも個性で良いと思います!! Reviewed in Japan on December 20, 2014 Verified Purchase シリーズで何度か出版されていた明智警部とは雰囲気も画風も微妙に異なりますが、コミカルかつ紳士的に悪に向かっていく様子は健在です。どちらかというとバラエティー色が強いかもしれません。後半の事件は次の巻に続いてるので何巻まで続くのか楽しみです。個人的には一瞬でいいので他の出演者(金田一少年の)も顔を見せて欲しかったです。
シリーズ):アニメ版での担当声優に容姿、話し方など共通点が多い。 出木杉英才 ( ドラえもん):あらゆる分野において優秀な才能を持った(同世代の中では)完璧超人で、 (準)主人公 から一方的に対抗意識を燃やされている。 このタグがついたpixivの作品閲覧データ 総閲覧数: 1779316