プログラム、解答例、NEW YouTube、講義録画、正誤表からなります。

プログラム

以下のフォルダからダウンロードできます。
https://bitbucket.com/prof-joe/statistical_learning_with_r/src/master
https://bitbucket.com/prof-joe/statistical_learning_with_python/src/master
本書で用いるデータ crime.txt もこのフォルダからダウンロード可能です。以下のリンクからは、各章のプログラムおよび解答例を閲覧できます。

(各章のタイトル)	(R言語本文)	(R言語問題)	(R言語解答例)	(Python本文)	(Python解答例)
第1章 線形回帰	本文	問題	解答例	本文	解答例
第2章 分類	本文	問題	解答例	本文	解答例
第3章 リサンプリング	本文	問題	解答例	本文	解答例
第4章 情報量基準	本文	問題	解答例	本文	解答例
第5章 正則化	本文	問題	解答例	本文	解答例
第6章 非線形回帰	本文	問題	解答例	本文	解答例
第7章 決定木	本文	問題	解答例	本文	解答例
第8章 サポートベクトルマシン	本文	問題	解答例	本文	解答例
第9章 教師なし学習	本文	問題	解答例	本文	解答例

解答例

本書の100問には数理の問題とプログラムの問題があります。

1. 数理の問題の解答例は、以下のリンクからPDFをダウンロードできます。
   解答例(R 数理)　 解答例(Python 数理)
2. プログラムの問題の解答例は、各言語(上記の表)のリンクからご確認ください。

NEW YouTube

辛口データサイエンス (ぜうチャンネル)@prof_joe_suzuki

第1章 線形回帰	1-1, 1-2, 1-3, 1-4, 1-5, 1-6, 1-7, R, Python
第2章 分類	2-1, 2-2, 2-3, 2-4, 2-5 R Python
第3章 リサンプリング	3-1, 3-2, 3-3
第4章 情報量規準	4-1, 4-2, 4-3, 4-4
第5章 正則化	5-1, 5-2, 5-3, 5-4, 5-5

講義録画

2022年度の大阪大学基礎工学部3年生の講義の収録(90分x14回)

　正誤表

R/Python	更新日
R	2021年2月11日
Python	2021年2月11日