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【2024年】「情報工学」のおすすめ 本 154選!人気ランキング

この記事では、「情報工学」のおすすめ 本 をランキング形式で紹介していきます。インターネット上の口コミや評判をベースに集計し独自のスコアでランク付けしています。
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目次
  1. 改訂3版 これからはじめるプログラミング 基礎の基礎
  2. 確かな力が身につくJavaScript「超」入門 第2版
  3. 良いコード/悪いコードで学ぶ設計入門 ―保守しやすい 成長し続けるコードの書き方
  4. JavaScript[完全]入門
  5. 入門 Python 3
  6. JavaScript 第7版
  7. いきなりはじめるPHP~ワクワク・ドキドキの入門教室
  8. コンピュータアーキテクチャ[第6版]定量的アプローチ
  9. 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 (Theory in practice)
  10. 統計学入門 (基礎統計学Ⅰ)
他144件
No.4
85
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No.6
78
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No.8
77
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No.10
76

文科と理科両方の学生のために,統計的なものの考え方の基礎をやさしく解説するとともに,統計学の体系的な知識を与えるように,編集・執筆された.豊富な実際例を用いつつ,図表を多くとり入れ,視覚的にもわかりやすく親しみながら学べるよう配慮した. 第1章 統計学の基礎(中井検裕,縄田和満,松原 望) 第2章 1次元のデータ(中井検裕) 第3章 2次元のデータ(中井研裕,松原 望) 第4章 確率(縄田和満,松原 望) 第5章 確率変数(松原 望) 第6章 確率分布(松原 望) 第7章 多次元の確率分布(松原 望) 第8章 大数の法則と中心極限定理(中井検裕) 第9章 標本分布(縄田和満) 第10章 正規分布からの標本(縄田和満) 第11章 推定(縄田和満) 第12章 仮説検定(縄田和満,松原 望) 第13章 回帰分析(縄田和満) 統計数値表 練習問題の解答

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No.11
76
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No.14
74

独習JavaScript 新版

CodeMafia 外村 将大
翔泳社
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No.17
74

自然言語処理編

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ゼロから分かるディープラーニングシリーズはどれも非常に分かりやすい。こちらの自然言語処理編は前作を読みディープラーニングの基本を理解してより高度なアーキテクチャを学びたいと思った時にオススメ。レベルは少々上がっているがそれでも分かりやすく学べる。RNNやLSTMなどが学べる
No.22
73

ハンズオンJavaScript

あんどうやすし
オライリージャパン
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No.23
73
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No.24
73
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内容は少々難解だが、統計学や機械学習・データサイエンス分野のエッセンスが詰まっていて何度も読み返したい書籍。大学院生時代の授業の輪読して使用し、目からウロコの連続だった。ある程度基礎固めをした後に読んでほしい1冊
No.26
73
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No.28
73
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No.29
73
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No.30
73

ヨシュア・ベンジオ スチュアート・J・ラッセル ジェフリー・ヒントン ニック・ボストロム ヤン・ルカン フェイフェイ・リー デミス・ハサビス アンドリュー・エン ラナ・エル・カリウビ レイ・カーツワイル ダニエラ・ルス ジェイムズ・マニカ ゲアリー・マーカス バーバラ・J・グロース ジュディア・パール ジェフリー・ディーン ダフニー・コラー デイヴィッド・フェルッチ ロドニー・ブルックス シンシア・ブリジール ジョシュア・テネンバウム オーレン・エツィオーニ ブライアン・ジョンソン

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No.32
73
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No.33
73
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No.34
67
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No.35
67
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超人気のUdemy講師酒井さんの書籍。この書籍さえ一通り読んでおけばPythonは問題ないといっても過言ではないくらい網羅性があって分かりやすい。
No.36
67
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No.38
67

アルゴリズムとデータ構造

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No.39
67
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Pythonをしっかり学びたい人向けの本格的な入門書です。基礎から応用まで幅広いトピックをカバーしており、実際に手を動かしながら理解を深められるよう工夫されています。独習スタイルに特化しているため、自分のペースで着実に学びたい人におすすめ。豊富なコード例や練習問題もあり、プログラミングの実力を着実に高めることができます。
No.41
67

微分積分

黒田 成俊
共立出版
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No.42
67
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No.44
67
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No.45
65
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No.46
65

微分 改訂版

上見 練太郎
共立出版
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No.48
65
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No.49
65
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No.52
65
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No.53
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確率概論

河野 敬雄
京都大学学術出版会

「彼が京大に入る確率は80%」などというように,「確率」は日常の用語としても広く使われる.しかし,そもそも確率とは何か? 厳密な公理的確率論が確立しているがために,かえってこれまでの教科書では,確率とは何か,をきちんと語っていない.日常の「確率」概念を根底から問い直すところから,読者を数学の世界に誘う.

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No.54
64

コンピュータの構成と設計 第5版 下

デイビッド・A・パターソン
日経BP
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No.57
64
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No.59
64
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No.61
62
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No.63
62
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No.66
62
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No.67
64

コンピュータネットワーク 第5版

アンドリュー・S・タネンバウム
日経BP
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No.68
62
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No.70
64

先を制してライバル企業に勝つためのポイントとは?決算を早期化して利益を稼ぎだすには?業務改革で会社をよみがえらせるには?最高のシステムをつくるための「亀のコウラ」とは?ベンチャーから中堅企業まで50社以上、業務設計・改善から会計監査さらにIPO支援まで20年近いコンサルティング実績を誇る「公認会計士兼システムコンサルタント」という異色の著者だからこそ書ける成功のノウハウが満載! 第1章 「稼げるシステム」と「稼げないシステム」の分かれ道はどこにあるのか? 第2章 先を制してライバル企業に勝つ"経営の視点" 第3章 決算を早期化して利益を稼ぎ出す"会計の視点" 第4章 業務改革で会社をよみがえらせる"業務の視点" 第5章 正しい知識で最高のシステムをつくる"システムの視点" 第6章 プロジェクトを成功に導き、会社を飛躍させよう

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No.73
62

人工知能―――機械といかに向き合うか (Harvard Business Review Press)

DIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー編集部
ダイヤモンド社
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No.76
62
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No.77
64
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No.78
62
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No.79
62
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No.80
64
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No.81
63
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No.87
62
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No.89
63
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No.90
63
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機械学習の手法やテクニックにフォーカスした書籍ではなくて、機械学習を仕事に取り入れるためにはどうすればよいのか?どういうところに注意しなくてはいけないのかがまとめられた書籍。実務で機械学習を利用している人利用する可能性のある人は絶対に読むべき書籍。そもそも本当に機械学習を使う必要があるのかということをしっかり考える、機械学習ありきのプロジェクトは必ず失敗する。
No.93
63
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No.94
63

Processingプログラミングで学ぶ情報表現入門

美馬 義亮
公立はこだて未来大学出版会
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No.97
63
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No.98
63
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No.100
63
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No.104
63
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No.106
63
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ディープラーニングの概要は分かっているし機械学習はある程度理解しているつもりだけど、ディープラーニングの中身はちゃんと理解できていない人にぜひ読んで欲しい書籍。ディープラーニングは一旦これ1冊読んでおけば問題なし。複雑で難しい印象だったディープラーニングがこれを読むだけで一気に身近なものになる。
@@SHEQu
No.109
62
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No.110
62
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HTML初心者です。勉強してみようかなと思って手に取ったのがこの本です。 文章だけだと難しい内容ですが、QRコードで動画解説のあるところなど実際にPC画面が動くところを見ることができるので読みやすいです。
No.111
63

インターネットと情報機器を上手に利用するために

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No.115
63
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No.116
62
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No.120
63
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No.122
62

自らの学びを,効果的で効率的で魅力的にデザインし,「学」んで「問」える「おとな」へと導く19の方略。学び方を学ぶ本。 自らの学びを,効果的で効率的で魅力的にデザインし,「学」んで「問」える「おとな」へと導く19の方略を提供する。メタ認知,ID理論,自己調整学習など,学び方を学べる本。明確な学習目標,具体的でわかりやすい事例,理解を深めるための練習問題とフィードバックを各章に配置した「設計マニュアル」シリーズ第4弾。 ◆推薦のことば 本当の学びは人生100年時代の道具。 「学び方」を学ぶ本。社会人にも学生にも読んでほしい。 株式会社内田洋行代表取締役社長 大久保 昇 学ぶ力を高めよう。学びを楽しみ,深めよう。 あなたの世界を広げ,大きく成長させる道がここにある。 東京工業大学リベラルアーツ研究教育院教授 上田紀行 ◆主な目次 はじめに:学び方を学ぶとは? ●第1部 自分の学びと向き合う 第1章 自分を取り巻く学習環境を知る 第2章 学習スタイルを把握する 第3章 学び方を振り返る 第4章 学びの深さを考える 第5章 学問分野の特色を把握する ●第2部 学びの場をつくる 第6章 学び合う下地をつくる 第7章 意見を出し合い整理する 第8章 仲間と力を合わせる 第9章 時間を管理する 第10章 失敗に強くなる ●第3部 学び方を工夫する 第11章 学習意欲を高める 第12章 理解を促す 第13章 出入口を明確にする 第14章 課題に合った学び方をする 第15章 実践に役立つ学びにする ●第4部 これからの学びを考える 第16章 これからの学びを想像する 第17章 学習スタイルを拡張する 第18章 自己調整学習者になる 第19章 アクションプランをつくる ◆執筆者一覧(執筆順) 鈴木 克明 (編著者)  はじめに,2章,4章,5章,17章 美馬のゆり (編著者)  1章,3章,16章,18章 竹岡 篤永 (明石工業高等専門学校)  6章,9章 室田 真男 (東京工業大学リベラルアーツ研究教育院)  7章,10章   渡辺 雄貴 (東京工業大学教育革新センター)  8章,10章 市川 尚  (岩手県立大学ソフトウェア情報学部)  11章,13章,15章 冨永 敦子 (公立はこだて未来大学)  12章 高橋 暁子 (徳島大学総合教育センター)  14章 根本 淳子 (愛媛大学e-Learning教育支援センター)  19章 はじめに:学び方を学ぶとは? 第1部 自分の学びと向き合う  第1章 自分を取り巻く学習環境を知る   <学習目標>    <最初に考えてみよう!>    ●「大学での学び」とは何だろうか?   ●学びの環境を整えよう   <もう一度考えてみよう!>   ●事例   ■練習/■フィードバック  第2章 学習スタイルを把握する   <学習目標>   <最初に考えてみよう!>    ●ライフスタイルを4つに分けてみよう   ●学習スタイルを調べてみよう:VAKTモデル   <もう一度考えてみよう!>   ●事例   ■練習/■フィードバック  第3章 学び方を振り返る   <学習目標>   <最初に考えてみよう!>   ●これまでの学び方を振り返る   ●メタ認知とは何か   ●読むこと,見ること,聞くことを振り返る   <もう一度考えてみよう!>   ●事例   ■練習/■フィードバック  第4章 学びの深さを考える   <学習目標>   <最初に考えてみよう!>   ●知識とは覚えるものか,それとも疑うものか?   ●「文学入門」受講者4人の経験談   ●ペリーの認知的発達段階説   <もう一度考えてみよう!>   ●事例   ■練習/■フィードバック  第5章 学問分野の特色を把握する   <学習目標>   <最初に考えてみよう!>   ●科目ごとの好き嫌いを乗り越えられるか?     ●自然科学と社会科学との違い   ●ある領域の学びから多くを得るための問い   <もう一度考えてみよう!>   ●事例   ■練習/■フィードバック 第2部 学びの場をつくる  第6章 学び合う下地をつくる   <学習目標>   <最初に考えてみよう!>         ●共に学ぶ仲間の背景を考える   ●仲間の話に耳を傾ける   ●仲間の気持ちを考えながら自己主張する   ●学習経験の質を高める   <もう一度考えてみよう!>   ●事例   ■練習/■フィードバック<  第7章 意見を出し合い整理する   <学習目標>   <最初に考えてみよう!>    ●協同学習の様々な技法     ●発散技法:ブレインストーミング   ●収束技法:KJ法   <もう一度考えてみよう!>   ●事例   ■練習/■フィードバック  第8章 仲間と力を合わせる   <学習目標>   <最初に考えてみよう!>    ●仲間と力を合わせる学習とは   ●協同学習が大切な理由   ●協同学習をうまく進めるには      ●グループ活動のグランドルールをつくろう   <もう一度考えてみよう!>   ●事例   ■練習/■フィードバック  第9章 時間を管理する   <学習目標>   <最初に考えてみよう!>    ●目標達成のための時間を配分する   ●タイムマネジメントをうまく行うためのヒント   ●学校学習の時間モデル   ●「時間モデル」活用のヒント   ●できばえを上げる方法を学ぶ    <もう一度考えてみよう!>   ●事例   ■練習/■フィードバック  第10章 失敗に強くなる   <学習目標>   <最初に考えてみよう!>    ●失敗に強くなるとは    ●失敗に対処する4段階   ●援助要請は悪いことではない   ●失敗しない力   ●メンタルヘルス   ●コーピングスキル   <もう一度考えてみよう!>   ●事例   ■練習/■フィードバック 第3部 学び方を工夫する  第11章 学習意欲を高める    <学習目標>   <最初に考えてみよう!>    ●学習意欲をARCSの4つの側面で捉える   ●ARCSモデルを学びに活用する     <もう一度考えてみよう!>   ●学習意欲についての工夫例   ●事例   ■練習/■フィードバック  第12章 理解を促す   <学習目標>   <最初に考えてみよう!>   ●9教授事象とは?   ●9教授事象は記憶のモデルと関係している   ●9教授事象を適用した授業例   ●9教授事象の使い方の留意点   <もう一度考えてみよう!>   ●学びの工夫例     ●事例   ■練習/■フィードバック  第13章 出入口を明確にする   <学習目標>   <最初に考えてみよう!>   ●学びの出入口   ●出口:学習目標を明確にしよう   ●入口:学習者の状況を把握しておこう   ●出入口を確認する3つのテスト   ●学びの構造をイメージする   <もう一度考えてみよう!>   ●学びの工夫例     ●事例   ■練習/■フィードバック  第14章 課題に合った学び方をする   <学習目標>   <最初に考えてみよう!>   ●学び方を考える流れ   ●学習目標を5つの観点で分類する   ●分類のしかた   ●学びの作戦をイメージする   <もう一度考えてみよう!>   ●学びの工夫例     ●事例   ■練習/■フィードバック  第15章 実践に役立つ学びにする   <学習目標>   <最初に考えてみよう!>   ●現実味のある学びにする   ●ID第一原理   ●社会の中で学ぶ   <もう一度考えてみよう!>   ●学びの工夫例     ●事例   ■練習/■フィードバック 第4部 これからの学びを考える  第16章 これからの学びを想像する   <学習目標>   <最初に考えてみよう!>   ●こんな時代がやってくる   ●これから学ぶ必要があること   ●それらをどうやって学べばよいのか   <もう一度考えてみよう!>   ●事例   ■練習/■フィードバック  第17章 学習スタイルを拡張する   <学習目標>   <最初に考えてみよう!>   ●コルブの経験学習モデル   ●コルブの経験学習モデルと学習スタイル   ●学習スタイルを広げることが学び方を学ぶこと   <もう一度考えてみよう!>   ●事例   ■練習/■フィードバック  第18章 自己調整学習者になる   <学習目標>   <最初に考えてみよう!>   ●学習を意識して自分で調整する   ●自己調整学習の3つの要素   ●自己調整学習の3つの段階   ●一人から複数への調整学習   <もう一度考えてみよう!>   ●事例   ■練習/■フィードバック  第19章 アクションプランをつくる   <学習目標>   <最初に考えてみよう!>   ●変化と成長を目指して   ●学びにも始まりと終わりはある   ●キャリアをデザインする   ●不確実性を受け入れて,柔軟な対応をする   ●アクションプランを立てよう    <もう一度考えてみよう!>   ●事例   ■練習/■フィードバック  文 献 索 引

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No.123
62
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No.124
62
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「はじめての」とついているが入門書ではなく結構難しい。ただ、機械学習の様々な手法が数式から学べるため中級者〜上級者には良いと思う。他の入門書で機械学習の概要を掴んだ後に読むべき本。
No.127
63
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No.130
62

ディープラーニング活用なくしてビジネスの飛躍的成長なし

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No.131
62
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ベイズを深く学びたいならこの書籍は外せない。ただかなり難解なので最初からこれに取り組むと挫折する。
No.132
63
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No.133
62
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No.135
63
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No.140
62
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No.143
63
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No.144
63
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Pythonを学ぶ初学者が一番最初に手に取る本として最適。ただ書籍だと限界があるのでYoutube動画などで合わせて学ぶのがおすすめ。
-1" OR 2+159-159-1=0+0+0+1 --
No.146
62
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No.148
63
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No.149
62
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No.150
62
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初心者がプログラミングを学びやすい構成が魅力。Pythonの基本的な文法から実際にコードを書く過程まで、わかりやすい解説でスムーズに学べます。豊富な例題や演習が用意されているため、しっかりと理解を深めながら進めることができ、実践的なスキルが身につく点がポイントです。初めてPythonに触れる人でも安心して学べます。
No.152
63
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No.154
62
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線形回帰分析を学んでそこから一般化線形回帰モデル、ベイズと拡張していく上で非常にオススメな本。初学者には少々難解な部分もあるが、統計学を学ぶ上で必ずどこかで読んで欲しい書籍。学生の時に読んだが、これを読むことでこれまで学んできた内容が整理され頭がクリアになった記憶がある。統計学を語るなら絶対読んで欲しい非常におすすめの書籍。
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