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内容紹介
R言語によるさまざまな統計解析の手法を解説する。古典的な因子分析などをはじめ,サポートベクトルマシン,ランダムフォレスト法などの最新手法まで幅広く扱っている。
内容（「MARC」データベースより）
R言語によるさまざまな統計解析の手法を紹介。古典的な因子分析から、ブレイマンによるランダムフォレスト法まで、約100年の間に提案された主なデータ解析・マイニング法について実例とともに解説する。
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5つ星のうち 4.0
Rでデータマイニング・機械学習をしたい方に,
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レビュー対象商品: Rによるデータサイエンス - データ解析の基礎から最新手法まで (単行本（ソフトカバー）)
Rでデータマイニング・機械学習をしたい方にとって、実務の助けとなるような本です。レベル的には、Rやプログラミングにはある程度親しみがある中級者向けの本という印象を受けました。 元が専門誌の連載だけあって、多変量解析からニューラルネットワークまで、広く浅く扱っています。 各手法あたりのページ数は少ないのですが、実践的なRコードを中心によくまとまっているので実務者には良書だと思います。 逆に、検定のような初歩的な内容は載っていないので注意が必要かもしれません。 ちなみに、Webにpdfがあるのでこれを見てから買いましょう。 http://www1.doshisha.ac.jp/~mjin/R/
3 人中、3人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
5つ星のうち 4.0
R中級者向けの実践本,
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レビュー対象商品: Rによるデータサイエンス - データ解析の基礎から最新手法まで (単行本（ソフトカバー）)
本書が出るまで，あまりデータマイニングなどについて，事例ベースで書かれている本は少なかったが，本書のおかげで基本的なデータマイニング手法が修得できるようになりました．著者の金先生（同志社）のホームページからも同様の内容を勉強することができるので，こちらも非常にお世話になっています． もっと，解析事例が豊富だとより，自己学習がはかどるのですが，基本的にはこれで十分だと思います．本書と，統計学の教科書などを併用すれば，あらかたのデータには対応できると思います．
13 人中、10人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
5つ星のうち 5.0
データ解析手法の入門書,
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レビュー対象商品: Rによるデータサイエンス - データ解析の基礎から最新手法まで (単行本（ソフトカバー）)
データ解析手法の入門書としてはうってつけである．このテキストはR言語を学びながら現代のデータ解析の手法を概観できる．これ以外にも同類のR言語のテキストを持っているが，説明の記述，例題等を含めて一番わかりやすいと思う． 手法の数理的なことを学ぶためにはこのテキストではなく，別の専門書が必要であるが． ところで，データサイエンスとは何？ 故林知己夫先生が提唱した「データの科学」という用語が統計科学の分野で存在し，それは「データに語らせる」ということを根底とするものである．本書で「データサイエンス」とは「統計的データ分析手法＋近年のデータマイニング手法」として使用しているが，手元のデータを分析し有意な情報を引き出す手法群という観点では，その考え方の根底は，単なる訳語という意味ではなく，同じ用語とみて良いだろう．
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