確率的プログラミング言語StanとRを使い、統計モデルを組み立てて推定するまでを扱う本。モデルの書き方、収束の判断、階層モデルや時系列への拡張を、実データの例で丁寧に示している。
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機械学習のための特徴量エンジニアリング
アリス・ジェン(訳: ホクソエム) / オライリー・ジャパン / 2019年 / 翻訳書
技術: 機械学習・Python

平均・分散から始める一般化線形モデル入門
馬場真哉 / プレアデス出版 / 2026年
技術: 数学・R

機械学習を解釈する技術
森下光之助 / 技術評論社 / 2021年
技術: 機械学習・Python
ITエンジニア本大賞 技術書部門プレゼン大会進出

入門機械学習による異常検知
井手剛 / コロナ社 / 2015年
技術: 機械学習・R

実践時系列解析
アイリーン・ニールセン(訳: 山崎邦子) / オライリー・ジャパン / 2021年 / 翻訳書
技術: 機械学習・Python・R

施策デザインのための機械学習入門
齋藤優太 / 技術評論社 / 2021年
技術: 機械学習
この本からもっと探す →書誌(共立出版、2016年、ISBN 9784320112421)は国立国会図書館サーチAPI(opensearch)の検索結果で確認。著者・訳者は同APIの責任表示「松浦健太郎著」による。
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