『機械学習を解釈する技術』

森下光之助　『機械学習を解釈する技術』　予測力と説明力を両立する実践テクニック　技術評論社　2021.8　8F007.1ﾓ　公

数理モデリング入門
浜田　その問題、数理モデルが解決します　2018　8F361.1ﾊ　大学361.16H22s
浜田　その問題、やっぱり数理モデルが解決します　2020　けだこ
数理統計学
竹村　『新装改訂版　現代数理統計学』　2020　（所在）大学417Ta63g　公417Ta63　（参考文献）
久保川　現代数理統計学の基礎　こ1Fー 417||Ku13
casella,statistical inference 2001 dl
線形回帰モデル
Hansen　Econometrics 2021 www.ssc.wisc.edu/~bhansen/econometrics
機械学習
Hastie, the elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction 2009 2nd dl
予測精度改善テクニック
門脇　『Kaggleで勝つデータ分析の技術』　大学007.6Ka18　2019.11
因果推論の入門書
中室　『「原因と結果」の経済学』　2017
安井　効果検証入門　2019　だこ
Python
陶山　Python実践入門　2020

• nympy.org/doc
• pandas.pydata.org/docs
• scikit-learn.org/stable
• seaborn.pydata.org