Pythonによる統計的学習入門（テキスト）
An Introduction to Statistical Learning : with Applications in Python
(Springer Texts in Statistics)

Gareth James • Daniela Witten • Trevor Hastie •Robert Tibshirani • Jonathan Taylor
2023:08   600 p.   600 illus.,575 in color   ISBN 978-3-031-38746-3
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(Springer) -DE-

概要

文理を越えて必修となりつつあるデータサイエンスの中でも「統計的学習」はひときわ注目度の高いトピックで、生物学から金融、マーケティング、宇宙物理学まで、巨大で複雑なデータセットから意味を抽出するために必須の手法です。

シュプリンガーの長年の定番で『統計的学習の基礎』として邦訳もされた著名テキストThe Elements of Statistical Learningの著者陣Trevor Hastieらによる入門編ともいえるテキストAn Introduction to Statistical Learningは、統計分析でよく使われるプログラミング言語「R」による応用付きの第2版までが刊行されていますが、このたび近年ではR以上の人気を誇っているプログラム言語「Python」による応用付きの版も満を持して刊行となりました。カラー図版と豊富な実例を駆使して平易に解説し、各章のチュートリアルにてPython環境における科学的コンピューティング分析と手法の実装をガイドし、統計学の非専門家でも自分野のデータ分析にすぐ応用しやすいように配慮しています。

世界的ベストセラーが約束されている本書を、データサイエンスの新たな必携テキストとして、お買い求めください。

内容

Introduction; Statistical Learning; Linear Regression; Classification; Resampling Methods; Linear Model Selection and Regularization; Moving Beyond Linearity; Tree-Based Methods; Support Vector Machines; Deep Learning; Survival Analysis and Censored data; Unsupervised Learning; Multiple Testing; Index

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好評既刊

【1】Ｒによる統計的学習入門（第２版） An Introduction to Statistical Learning : With Applications in R (Springer Texts in Statistics). James, Gareth/ Witten, Daniela/ Hastie, Trevor【著】 2ND 2022:07 607 p. 191 illus., 182 in color (Springer) -DE- ISBN 9781071614174 EUR 79.99 一般のお客様はこちら→ウェブストア 法人のお客様はこちら→BookWeb Pro ISBN 9781071614204 soft EUR 59.99 一般のお客様はこちら→ウェブストア 法人のお客様はこちら→BookWeb Pro 初版邦訳『Rによる統計的学習入門』（朝倉書店）あり。斯界の著名テキスト『統計的学習の基礎』で知られる著者たちによる入門編の8年ぶりの新版。最新のRコードに対応し、深層学習や多重テストの新章を追加。 New in softcover. Hardcover was published in 2021.

【2】『統計的学習の基礎：データマイニング・推論・予測』（第２版）原書 The Elements of Statistical Learning : Data Mining, Inference, and Prediction (Springer Series in Statistics). Hastie, Trevor/ Tibshirani, Robert/Friedman, Jerome H.【著】 2ND 2009:11 745 p. 600 illus. in color (Springer) -DE- ISBN 9780387848570 EUR 74.99 一般のお客様はこちら→ウェブストア 法人のお客様はこちら→BookWeb Pro 邦訳：2014年・共立出版。

データサイエンス2023　新刊・好評書のご案内

【1】ＲとTidyverseで探索するデータサイエンスの世界：コンサイス入門 Exploring Data Science with R and the Tidyverse : A Concise Introduction. Bonnell, Jerry/ Ogihara, Mitsunori【著】 2023:08 476 p. 158 color & 42 b/w illus. (Chapman & Hall/CRC) -GB- ISBN 9781032329505 GBP 190.00 一般のお客様はこちら→ウェブストア 法人のお客様はこちら→BookWeb Pro ISBN 9781032341705 pap. GBP 74.99 一般のお客様はこちら→ウェブストア 法人のお客様はこちら→BookWeb Pro This book introduces the reader to data science using R and the tidyverse. No prerequisite knowledge is needed in college-level programming or mathematics (e.g., calculus or statistics). The book is self-contained so readers can immediately begin building data science workflows without needing to reference extensive amounts of external resources for onboarding.
【2】Pythonデータサイエンス（テキスト） Python Data Science. Borjigin, Chaolemen【著】 2023:04 1,376 p. (Springer) -DE- ISBN 9789811977015 EUR 74.99 一般のお客様はこちら→ウェブストア 法人のお客様はこちら→BookWeb Pro A best-selling book on Python programming for data science and big data analytics in China. Rather than presenting Python as Java or C, this textbook focuses on the essential Python programming skills for data scientists and advanced methods for big data analysts.
【3】データ分析のためのＲとPython：両面からの入門 An Introduction to R and Python for Data Analysis : A Side-By-Side Approach. Brown, Taylor R.【著】 2023:06 246 p. (Chapman & Hall/CRC) -GB- ISBN 9781032203256 GBP 74.99 一般のお客様はこちら→ウェブストア 法人のお客様はこちら→BookWeb Pro An Introduction to R and Python for Data Analysis helps teach students to code in both R and Python simultaneously. As both R and Python can be used in similar manners, it is useful and efficient to learn both at the same time, helping lecturers and students to teach and learn more and save time.
【4】因果分析：影響評価と因果機械学習とＲによる応用 Causal Analysis : Impact Evaluation and Causal Machine Learning with Applications in R. Huber, Martin【著】 2023:08 336 p. (MIT Press) -US- ISBN 9780262545914 pap. USD 60.00 一般のお客様はこちら→ウェブストア 法人のお客様はこちら→BookWeb Pro Presenting the most important quantitative methods for evaluating causal effects, this textbook provides graduate students and researchers with a clear and comprehensive introduction to the causal analysis of empirical data.
【5】統計的学習ファーストコース：データ例とPythonコード付き（テキスト） A First Course in Statistical Learning : With Data Examples and Python Code (Statistics and Computing). Lederer, Johannes【著】 2023:10 294 p. 104 illus., 95 in color. (Springer) -DE- ISBN 9783031302756 EUR 89.99 一般のお客様はこちら→ウェブストア 法人のお客様はこちら→BookWeb Pro This textbook introduces the fundamental concepts and methods of statistical learning. It uses Python and provides a unique approach by blending theory, data examples, software code, and exercises from beginning to end for a profound yet practical introduction to statistical learning.
【6】確率論的機械学習：発展的トピック Probabilistic Machine Learning : Advanced Topics. Murphy, Kevin P.【著】 2023:08 1,360 p. 350 color illus. (MIT Press) -US- ISBN 9780262048439 USD 150.00 一般のお客様はこちら→ウェブストア 法人のお客様はこちら→BookWeb Pro With contributions from top scientists and domain experts from places such as Google, DeepMind, Amazon, Purdue University, NYU, and the University of Washington, this rigorous book is essential to understanding the vital issues in machine learning.
【7】深層学習を理解する（テキスト） Understanding Deep Learning. Prince, Simon J.D.【著】 2023:12 544 p. (MIT Press) -US- ISBN 9780262048644 USD 90.00 一般のお客様はこちら→ウェブストア 法人のお客様はこちら→BookWeb Pro Many deep learning texts are crowded with technical details that obscure fundamentals, but Simon Prince ruthlessly curates only the most important ideas to provide a high density of critical information in an intuitive and digestible form.
【8】データからの推論と学習（テキスト・全３巻） Inference and Learning from Data. Sayed, Ali H.【著】 2022:12 3 vols. 3,370 p. (Cambridge University Press) -GB- ISBN 9781009218108 set GBP 210.00 一般のお客様はこちら→ウェブストア 法人のお客様はこちら→BookWeb Pro データサイエンスの数理・統計的な基礎と方法を網羅し、見通しよく包括的かつ本格的に学べる、決定版テキスト！全72章で、行列論、線形代数、ランダム変数、凸最適化、ベイズ推定、マルコフ連鎖モンテカルロ法、最尤推定、隠れマルコフ・モデル、強化学習、自己組織化マップ、ロジスティック回帰、再帰型ニューラルネットワーク、メタ学習、敵対的攻撃などを徹底解説。著者はIEEEフェローでもある斯界の権威。 ※詳細資料（NC2544）をご請求下さい。
【9】Pythonによる機械学習（テキスト） Machine Learning with Python : Theory and Implementation. Zollanvari, Amin【著】 2023:08 452 p. (Springer) -DE- ISBN 9783031333415 EUR 89.99 一般のお客様はこちら→ウェブストア 法人のお客様はこちら→BookWeb Pro The textbook covers a range of topics including nearest neighbors, linear models, decision trees, ensemble learning, model evaluation and selection, dimensionality reduction, assembling various learning stages, clustering, and deep learning along with an introduction to fundamental Python packages for data science and machine learning such as NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, XGBoost, and Keras with TensorFlow backend.
【10】現代統計学の方法ハンドブック：因果推論のための補正のマッチングと重み付け Handbook of Matching and Weighting Adjustments for Causal Inference (Chapman & Hall/CRC Handbooks of Modern Statistical Methods). Zubizarreta, José R./ Stuart, Elizabeth A./ Small, Dylan S.【編】 2023:04 634 p. (CRC Press) -GB- ISBN 9780367609528 GBP 190.00 一般のお客様はこちら→ウェブストア 法人のお客様はこちら→BookWeb Pro This handbook provides a comprehensive survey of the most recent methods of adjustment by matching, weighting, machine learning and their combinations. Three additional chapters introduce the steps from association to causation that follow after adjustments are complete.

（学術洋書部）