横内 大介教授

はっきりわかるデータサイエンスと機械学習

「データサイエンス概論」の講義資料を基に執筆しています。データサイエンスによるモデリングと教師付き機械学習を取り上げた第１章〜第３章は横内准教授が執筆、第４章は博士課程在学中の大槻氏、第５章は本プログラムでも教鞭をとっている青木義充非常勤講師が担当しています。

イメージでつかむ機械学習入門 ～豊富なグラフ，シンプルな数学，Rで理解する～

機械学習は、人工知能の実装を支える基盤技術として注目されています。人工知能の基盤と聞くと、難解な数学に対する素養が必要だと感じるかもしれませんが、その基礎は高校数学と大学初学年級の一部の数学が理解できていれば十分にマスターできます。本書は、理系出身ではない方、プログラムは多少作れるけれども数学はちょっと...という方を対象に、豊富なグラフとシンプルな数学により各手法のイメージをつかみながら機械学習の基礎を学んでいくことができます。ソフトはRを使っています。（技術評論社HPより）

現場ですぐ使える時系列データ分析 ―データサイエンティストのための基礎知識―

ビッグデータ時代を乗り越える武器の1つに時系列データの分析力が挙げられます。本書では時系列データの特徴、視覚的な表現の仕方、検定を使った判断のコツなどをとことん詳しく解説しています。実データも満載です。 本物のデータサイエンティストになりたい人、必読です!

「R」でおもしろくなるファイナンスの統計学 （知識ゼロでもわかる統計学）

金融、ファイナンスで必要な統計手法を数学が苦手な人でもスムーズに理解できるように解説します。本書のコンセプトは"データに語らせる"ことです。金融、ファイナンスのように特異なデータを扱う場合、データを正確に読み取るためにデータへどのようにアプローチすればよいのか考えることが重要です。本書では、フリーソフトRを使って分布や図を描きながら解説していきます。ファイナンスの基礎知識(金利、証券価格、収益率など)と分析に用いるRのセットアップについても紹介していますので、本書を読めばファイナンス統計とはなにか一通りわかるでしょう。