【2023年最新版】オススメ技術書ランキング

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4位：おすすめな「機械学習」の技術書ランキング

タイトル:

ゼロから作るDeep Learning

出版日:

20160924

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タイトル:

Pythonではじめる機械学習

出版日:

20170525

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タイトル:

パターン認識と機械学習 : ベイズ理論による統計的予測

出版日:

2012-01

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タイトル:

ゼロから作るDeep Learning 2

出版日:

20180720

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タイトル:

Kaggleで勝つデータ分析の技術

出版日:

20191009

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タイトル:

つくりながら学ぶ！PyTorchによる発展ディープラーニング

出版日:

20190729

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タイトル:

パターン認識と機械学習 : ベイズ理論による統計的予測

出版日:

2012-01

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タイトル:

はじめてのパターン認識

出版日:

20120730

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タイトル:

機械学習のための特微量エンジニアリング

出版日:

20190223

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タイトル:

スタンフォード　ベクトル・行列からはじめる最適化数学

出版日:

20210301

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タイトル:

機械学習スタートアップシリーズ　ベイズ推論による機械学習入門

出版日:

20171021

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タイトル:

統計学入門

出版日:

1991-07-01

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タイトル:

経済・ファイナンスデータの計量時系列分析

出版日:

20100201

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タイトル:

見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み機械学習図鑑

出版日:

20190417

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タイトル:

プログラミングのための線形代数

出版日:

2004-10

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タイトル:

データ解析のための統計モデリング入門 : 一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC

出版日:

2012-05

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タイトル:

機械学習スタートアップシリーズ　これならわかる深層学習入門

出版日:

20171021

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タイトル:

前処理大全 : データ分析のためのSQL/R/Python実践テクニック

出版日:

2018-04

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タイトル:

これなら分かる最適化数学

出版日:

20050927

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タイトル:

入門 Python 3

出版日:

20151130

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タイトル:

Pythonではじめる教師なし学習

出版日:

20200413

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タイトル:

実践Data　Scienceシリーズ　PythonではじめるKaggleスタートブック

出版日:

20200319

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タイトル:

統計学のための数学入門30講

出版日:

2005-03

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タイトル:

Rによる統計的学習入門

出版日:

20180801

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タイトル:

欠測データ処理

出版日:

20171209

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タイトル:

統計的学習の基礎

出版日:

20140627

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タイトル:

ITエンジニアのための機械学習理論入門

出版日:

2015-11

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タイトル:

日本統計学会公式認定　統計検定準1級対応　統計学実践ワークブック

出版日:

20200529

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タイトル:

深層学習教科書ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト第2版

出版日:

20210427

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タイトル:

異常検知と変化検知

出版日:

20150808

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タイトル:

AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×技術力＝価値創出]

出版日:

20201221

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タイトル:

時系列解析

出版日:

20190907

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タイトル:

入門機械学習による異常検知

出版日:

2015-03

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タイトル:

分析者のためのデータ解釈学入門　データの本質をとらえる技術

出版日:

20201215

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タイトル:

人文・社会科学の統計学

出版日:

1994-07-01

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タイトル:

新版統計学のセンス

出版日:

20181107

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タイトル:

BERTによる自然言語処理入門

出版日:

20210628

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タイトル:

徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集第2版

出版日:

20210622

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タイトル:

効果検証入門〜正しい比較のための因果推論／計量経済学の基礎

出版日:

20200118

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タイトル:

最短突破　ディープラーニングG検定（ジェネラリスト）　問題集

出版日:

20200926

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タイトル:

スパース推定法による統計モデリング

出版日:

20180308

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タイトル:

点過程の時系列解析

出版日:

20190608

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タイトル:

Rによる実践的マーケティングリサーチと分析

出版日:

20200316

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タイトル:

ベイズ統計の理論と方法

出版日:

2012-04

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タイトル:

実証分析入門

出版日:

20140609

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タイトル:

政策評価のための因果関係の見つけ方

出版日:

20190725

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タイトル:

多変量解析法入門

出版日:

2001-04

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タイトル:

Python 実践データ分析 100本ノック

出版日:

20190927

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タイトル:

Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書

出版日:

20180919

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タイトル:

AIエンジニアのための機械学習システムデザインパターン

出版日:

20210517

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タイトル:

独学プログラマー Python言語の基本から仕事のやり方まで

出版日:

20180225

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タイトル:

PyTorch実践入門

出版日:

20210201

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タイトル:

リーダブルコード : より良いコードを書くためのシンプルで実践的なテクニック

出版日:

2012-06

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タイトル:

scikit-learn、Keras、TensorFlowによる実践機械学習第2版

出版日:

20201104

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タイトル:

仕事ではじめる機械学習第2版

出版日:

20210423

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タイトル:

なぜ「戦略」で差がつくのか。

出版日:

2017-03

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タイトル:

拡散モデル = Diffusion Models : データ生成技術の数理

出版日:

202302

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タイトル:

調査観察データの統計科学 : 因果推論・選択バイアス・データ融合

出版日:

2009-07

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タイトル:

岩波データサイエンス　3

出版日:

20160611

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タイトル:

深層学習　改訂第2版

出版日:

20220119

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