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- 119表紙なし2023年版データ分析の100冊2023年8月
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- 133最適化手法入門
- 134DataStory: 人を動かすストーリーテリングデータ分析プロジェクトのフェーズ毎の参考書籍紹介2023年2月
- 135自然言語処理のための深層学習
- 136Rによる実践的マーケティングリサーチと分析
- 137ディープラーニングによる自然言語処理
- 138統計的機械学習の数理100問 with R
- 139バイオサイエンスの統計学
- 140数学ガールの秘密ノート/やさしい統計
- 141世界標準のデータ戦略完全ガイド データセンスを磨く事例から、データの種類と仕組み、戦略策定のステップまでデータ分析プロジェクトのフェーズ毎の参考書籍紹介2023年2月
- 142機械学習・深層学習による自然言語処理入門
- 143実践GAN
- 144実践 自然言語処理
- 145岩波データサイエンス Vol.4地理空間データ分析の必読書2025年3月
- 146実践Data Scienceシリーズ Rではじめる地理空間データの統計解析入門地理空間データ分析の必読書2025年3月
- 147空間統計学: 自然科学から人文・社会科学まで地理空間データ分析の必読書2025年3月
- 148空間解析入門地理空間データ分析の必読書2025年3月
- 149Pythonで学ぶ衛星データ解析基礎地理空間データ分析の必読書2025年3月
- 150地理空間データ分析地理空間データ分析の必読書2025年3月
- 151メッシュ統計地理空間データ分析の必読書2025年3月
- 152エシェロン解析: 階層化して視る時空間データ地理空間データ分析の必読書2025年3月
- 153空間回帰モデル地理空間データ分析の必読書2025年3月
- 154Rによる地理空間データ解析入門地理空間データ分析の必読書2025年3月
- 155Rで学ぶ空間計量経済学入門地理空間データ分析の必読書2025年3月
- 156クリギング入門地理空間データ分析の必読書2025年3月
- 157GIS: 地理情報システム地理空間データ分析の必読書2025年3月
- 158地理空間情報の基礎と活用地理空間データ分析の必読書2025年3月
- 159Pythonによる地理空間データ分析地理空間データ分析の必読書2025年3月
- 160地理学で読み解く流通と消費: コンビニはなぜ集中出店するのか地理空間データ分析の必読書2025年3月
- 161Pythonで学ぶアルゴリズムとデータ構造
- 162Pythonによる時系列分析: 予測モデル構築と企業事例
- 163データ分析者のためのPythonデータビジュアライゼーション入門 コードと連動してわかる可視化手法
- 164指標・特徴量の設計から始める データ可視化学入門 データを洞察につなげる技術
- 165欠測データ処理: Rによる単一代入法と多重代入法2023年版データ分析の100冊2023年8月
- 166基礎から学ぶ統計学2023年版データ分析の100冊2023年8月
- 167データサイエンティストのための特徴量エンジニアリング2023年版データ分析の100冊2023年8月
- 168自由エネルギー原理入門: 知覚・行動・コミュニケーションの計算理論
- 169ミラーニューロン 新装版
- 170脳とは何か 脳研究200年のすべて
- 171メカ屋のための脳科学入門-脳をリバースエンジニアリングする-
- 172政策評価のための因果関係の見つけ方 ランダム化比較試験入門
- 173能動的推論:心、脳、行動の自由エネルギー原理
- 174計算論的神経科学: 脳の運動制御・感覚処理機構の理論的理解へ
- 175リザバーコンピューティング:時系列パターン認識のための高速機械学習の理論とハードウェア
- 176はじめての神経回路シミュレーション:1ニューロンからヒト全脳モデルまで
- 177ゲーム理論・入門 新版--人間社会の理解のために
- 178R/Pythonではじめる計算論的精神医学
- 179数学ガール/ポアンカレ予想
- 180XAI(説明可能なAI)--そのとき人工知能はどう考えたのか?
- 181カラー版 ベアー コノーズ パラディーソ 神経科学 脳の探求 改訂版
- 182意識はいつ生まれるのか 脳の謎に挑む統合情報理論
- 183意識と脳
- 184脳を司る「脳」 最新研究で見えてきた、驚くべき脳のはたらき
- 185予測する心
- 186クオリアはどこからくるのか? 統合情報理論のその先へ
- 187現れる存在 脳と身体と世界の再統合
- 188意識はなぜ生まれたか
- 189「心の病」の脳科学 なぜ生じるのか、どうすれば治るのか
- 190考える脳 考えるコンピューター〔新版〕
- 191小説みたいに楽しく読める脳科学講義
- 192脳の本質 いかにしてヒトは知性を獲得するか
- 193SF脳とリアル脳 どこまで可能か、なぜ不可能なのか
- 194脳は世界をどう見ているのか
- 195モデル オブ ザ マインド〜脳を読み解く。物理学・工学・数学によるアプローチ
- 196政治学と因果推論
- 197岩波データサイエンス Vol.3
- 198統計的因果探索
- 199医学のための因果推論I
- 200医学のための因果推論II
- 201インベンス・ルービン 統計的因果推論 (上)
- 202インベンス・ルービン 統計的因果推論 (下)
- 203世界一わかりやすい 「医療政策」の教科書
- 204民主主義の経済学 社会変革のための思考法
- 205ChatGPTを使い尽くす! 深津式プロンプト読本
- 206EBPM エビデンスに基づく政策形成の導入と実践
- 207多数派の専横を防ぐ 意思決定理論とEBPM
- 208因果推論入門〜ミックステープ:基礎から現代的アプローチまで
- 209統計的因果推論の理論と実装
- 210傾向スコア
- 211ローゼンバウム 統計的因果推論入門: 観察研究とランダム化実験
- 212インパクト評価と社会イノベーション
- 213マンスキー データ分析と意思決定理論 不確実な世界で政策の未来を予測する
- 214超一流のコンサルが教える ロジックツリー入門
- 215RCT大全
- 216イノベーション
- 217越境学習入門 組織を強くする「冒険人材」の育て方
- 218つくりながら学ぶ! Pythonによる因果分析
- 219ビジネスプロセス・マネジメントのための業務フローの描き方
- 220シナリオ・プランニング
- 221U理論[第二版]
- 222統計的テキストモデル──言語へのベイズ的アプローチ
- 223生成AIのしくみ 〈流れ〉が画像・音声・動画をつくる
- 224原因をさぐる統計学
- 225機械学習のための確率過程入門(増補改訂版): 確率微分方程式からベイズモデル,拡散モデルまで
- 226AIアルゴリズムマーケティング 自動化のための機械学習/経済モデル、ベストプラクティス、アーキテクチャ
- 227Pythonで学ぶ画像生成 機械学習実践シリーズ
- 228深層学習 生成AIの基礎
- 229自然言語処理〔三訂版〕
- 230生成AIスキルとしての言語学 生成AIに仕事をきちんと遂行してもらう ずーっと使える「生成AIとの話し方」
- 231AI時代の質問力 プロンプトリテラシー 「問い」と「指示」が生成AIの可能性を最大限に引き出す
- 232生成AIのプロンプトエンジニアリング
- 233はじめての知識グラフ構築ガイド
- 234実践 生成AIの教科書
- 235直感 Deep Learning
- 236検索システム 実務者のための開発改善ガイドブック
- 237Rによる時系列分析入門
- 238Data Visualization: A Practical Introduction
- 239ウェブデータの機械学習
- 240実践Data Scienceシリーズ データ分析のためのデータ可視化入門
- 241Rユーザのためのtidymodels[実践]入門〜モダンな統計・機械学習モデリングの世界
- 242カルマンフィルタ
- 243スパース推定法による統計モデリング
- 244テキストアナリティクス
- 245ハーバード・ビジネス・レビュー流 データビジュアライゼーション
- 246フィナンシャル・タイムズ式 図解の技術 世界最高峰の経済紙はどのようにデータを見せているのか
- 247Rによるテキストマイニング入門
- 248イベント時系列解析入門
- 249データ可視化の基本が全部わかる本 収集・変換からビジュアライゼーション・データ分析支援まで
- 250データ分析のための数理モデル入門 本質をとらえた分析のために
- 251Rによるテキストマイニング
- 252はじめての統計的因果推論
- 253グラフィカルモデル
- 254入門 共分散構造分析の実際
- 255反事実と因果推論
- 256BayoLinkSで実践するベイジアンネットワーク
- 257Pythonで学ぶ効果検証入門
- 258(コードDL可能)Pythonライブラリによる因果推論・因果探索[概念と実践] 因果機械学習の鍵を解く
- 259反実仮想機械学習〜機械学習と因果推論の融合技術の理論と実践
- 260社会システムモデリング
- 261構造的因果モデルの基礎
- 262Rと事例で学ぶベイジアンネットワーク〔原著第2版〕
- 263ベイジアンネットワ-ク
- 264ベイジアンネットワーク技術 ユーザ・顧客のモデル化と不確実性推論
- 265部分識別入門 計量経済学の革新的アプローチ
- 266リサーチ・デザイン: 経営知識創造の基本技術
- 267経営事例の質的比較分析: スモールデータで因果を探る
- 268経営事例の物語分析: 企業盛衰のダイナミクスをつかむ
- 269因果過程追跡の基礎: 経営革新事例の即応研究法
- 270「ほとんど無害」な計量経済学
- 271質的比較分析(QCA)
- 272DMM.comを支えるデータ駆動戦略
- 273ゼロからできるMCMC マルコフ連鎖モンテカルロ法の実践的入門
- 274Pythonではじめるベイズ機械学習入門
- 275Optunaによるブラックボックス最適化
- 276公式と例題で学ぶ統計学入門
- 277入門機械学習による異常検知: Rによる実践ガイド
- 278入門 サンプルサイズ設計
- 279ネットワーク科学入門: Pythonで学ぶデータ分析とモデリング
- 280Pythonで動かして学ぶ! あたらしいベイズ統計の教科書
- 281ITエンジニアのためのスパースモデリング入門
- 282事例で学ぶ特徴量エンジニアリング
- 283Pythonではじめる異常検知入門
- 284量子技術入門
- 285ゲーム理論からの社会ネットワーク分析
- 286ビジネス課題を解決する技術〜数理モデルの力を引き出す3ステップフレームワーク
- 287データ解析のための数理統計入門
- 288ネットワーク科学: ひと・もの・ことの関係性をデータから解き明かす新しいアプローチ
- 289スタンフォード ベクトル・行列からはじめる最適化数学
- 290応用基礎としてのデータサイエンス 改訂第2版 AI×データ活用の実践
- 291Pythonではじめる数理最適化(第2版): ケーススタディでモデリングのスキルを身につけよう
- 292グランドマスター三冠のKaggleノートブック開発術 単変量解析から地理情報分析/偽動画検出/LLMまで
- 293Data-centric AI入門
- 294Federated Learning: プライバシー保護下における機械学習
- 295Python 実践AIモデル構築 100本ノック
- 296Pythonではじめるオープンエンドな進化的アルゴリズム
- 297ディープラーニング実践ガイド
- 298PyCaretで学ぶ 機械学習入門
- 299トピックモデル
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- 301実践Data Scienceシリーズ Pythonではじめるテキストアナリティクス入門
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- 303Python インタラクティブ・データビジュアライゼーション入門
- 304Python時系列分析クックブック I: 前処理
- 305Python時系列分析クックブック II: モデル・機械学習
- 306Rによるベイジアン動的線形モデル
- 307マーケティングデータ分析
- 308Pythonコンピュータシミュレーション入門 人文・自然・社会科学の数理モデル
- 309Pythonで学ぶ音源分離 機械学習実践シリーズ
- 310Pythonで学ぶ音声認識 機械学習実践シリーズ
- 311Pythonで学ぶ音声合成 機械学習実践シリーズ
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- 313実践 Pythonによるベイズ分析とトピックモデル: 先進的なデータ分析へのアプローチ
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- 315現代マーケティング・リサーチ〔新版〕: 市場を読み解くデータ分析
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- 317機械学習による検索ランキング改善ガイド
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