出版社内容情報
ビッグデータの活用に必須の統計的学習を，専門外でも使えるようにRで実践的に学習原著タイトル：An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R (Springer, 2013)
・フリーの統計解析ソフト「R」を使って練習問題を解きながら統計解析・機械学習を学ぶ。
・数学的な難しさを排除し，わかりやすさ，使えることを重視。
・文系を含む学部学生でも読みこなせる。
・USCマーシャル校の人気講義のテキスト。
・原著は米Amazonでは売上順位トップクラスの人気書籍（Mathematical & Statistical分野．2018年6月現在）
・原著者は当該分野の有力者（Hastie, Tibshirani）。
・対象：統計・情報・計算機科学・データサイエンス・経済・経営・金融（FinTech）などを専攻する学部学生，ビジネススクールの学生，若手研究者，実務者，ビックデータの解析を期待される担当者
ビッグデータに活用できる統計的学習を，専門外にもわかりやすくRで実践。〔内容〕導入／統計的学習／線形回帰／分類／リサンプリング法／線形モデル選択と正則化／線形を超えて／木に基づく方法／サポートベクターマシン／教師なし学習
1. 導入
2. 統計的学習
3. 線形回帰
4. 分類
5. リサンプリング法
6. 線形モデル選択と正則化
7. 線形を超えて
8. 木に基づく方法
9. サポートベクターマシン
10. 教師なし学習
Gareth James［ジェームズ］
著・文・その他
Daniela Witten［ウィッテン］
著・文・その他
Trevor Hastie［ヘイスティ］
著・文・その他
Robert Tibshirani［ティブシラーニ］
著・文・その他
落海 浩［オチウミ ヒロシ］
翻訳
首藤 信通［シュトウ ノブミチ］
翻訳
目次
１ 導入
２ 統計的学習
３ 線形回帰
４ 分類
５ リサンプリング法
６ 線形モデル選択と正則化
７ 線形を超えて
８ 木に基づく方法
９ サポートベクターマシン
１０ 教師なし学習
著者等紹介
落海浩［オチウミヒロシ］
１９６６年山口県に生まれる。２００８年南カリフォルニア大学経営学大学院博士課程修了。現在、南カリフォルニア大学経営学大学院准教授。Ｐｈ．Ｄ．
首藤信通［シュトウノブミチ］
１９８１年東京都に生まれる。２０１２年東京理科大学大学院理学研究科博士後期課程修了。現在、神戸大学大学院海事科学研究科講師。博士（理学）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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