はしくれエンジニアもどきのメモ

情報・Web系技術の勉強メモ・備忘録です。

無料で学べる 統計・R・機械学習・データマイニング まとめ

無料で学べる 統計・R・機械学習・データマイニング まとめ

無料で学べる統計関係の資料をまとめておきます。

統計に関する数学

数学:物理を学び楽しむために [2015-02-08]

Math book

『統計を始める前に』 [2012-05-05]

id.fnshr.info

統計

放送大学 身近な統計 補助教材

身近な統計

統計学の基礎 公開講座2005「看護に活かす統計解析の基礎」(2005年12月10日開催)

http://www.miz-ngy.umin.ne.jp/material_h17/koukaikouza_toukei/31page.pdf

基礎から学ぶシリーズ2 基礎からの統計学(ほぼ完成 135頁 2002.11)

基礎から学ぶシリーズ3 College Analysisで学ぶ集計と検定(ほぼ完成 154頁 2009.4.16)

電子教科書

統計学入門 小波秀雄 [2015-04]

統計学テキスト

日本統計学会創立75周年記念出版『21世紀の統計科学』(全3巻) 増補HP版 (2012年1月)

日本統計学会75周年記念出版

Think Stats: Probability and Statistics for Programmers

オライリー本です(English)。

Think Stats: Probability and Statistics for Programmers

Udacity on Edmaps

UDACITY on Edmaps に統計関係の授業があります。

  • 統計学入門(Intro to Statistics)~データに基づく決断(Making Decisions Based on Data)~

    edmaps.co

  • データ・サイエンス入門(Intro to Data Science)~データ・サイエンティストに必要なスキルを学ぶ(Learn What It Takes to Become a Data Scientist)~

    edmaps.co

  • R言語によるデータ解析(Data Analysis with R)~データを分析、視覚化、把握する(Investigate, Visualize, and Summarize Data)~

    edmaps.co

R 言語

R 言語の学習サイトも載せておきます。

ドットインストール

dotinstall.com

はじめての「R」 from Masahiro Hayashi

www.slideshare.net

R-Tips

http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r.html

機械学習・データマイニング

『統計数理』

統計数理研究所が出している雑誌。

「統計数理」

パターン認識と機械学習の学習-ベイズ理論に挫折しないための数学 (光成 滋生 著)

PRMLの同人誌のようです。

【PRML同人誌】パターン認識と機械学習の学習-ベイズ理論に挫折しないための数学(光成 滋生 著)

github.com

 

統計的機械学習入門

授業のスライドです。

Hiroshi Nakagawa

Udacity on Edmaps

UDACITY on Edmaps

  • 機械学習入門(Intro to Machine Learning )~楽しさと利益のためのパターン認識(Pattern Recognition for Fun and Profit )~

    edmaps.co

  • 機械学習 : 教師あり学習(Machine Learning : Supervised Learning)~データ分析についての会話(Conversations on Analyzing Data)~

    edmaps.co

  • 人工知能入門(Intro to Artificial Intelligence)~人工知能の基礎を学ぶ(Learn the Fundamental of AI)~

    edmaps.co

  • ロボット工学における人工知能(Artificial Intelligence for Robotics)~ロボットカーのプログラミング(Programming a Robotic Car)~

    ロボット工学における人工知能 | UDACITY on Edmaps

Coursera

Machine Learningの授業が、無料かつ日本語で観れます。

Stanford University Machine Learning with Andrew Ng

https://www.coursera.org/learn/machine-learning