回帰分析：モデル・手法・応用（テキスト・第２版）

Regression

Models, Methods and Applications

Ｒによるベイズ応用モデル化入門（テキスト）

Bayes Rules!

An Introduction to Applied Bayesian Modeling

高次元統計学の基礎（テキスト）

Fundamentals of High-Dimensional Statistics

With Exercises and R Labs

STEM教育・応用のための機械工学的データサイエンス（テキスト）

Mechanistic Data Science for STEM Education and Applications

ランダム化比較試験（RCT）データ解析実践ガイド

Analysis of Data from Randomized Controlled Trials

A Practical Guide

ベイズ推定・方法・計算入門

An Introduction to Bayesian Inference, Methods and Computation

社会科学調査設計のためのテクストのデータサイエンス

Text as Data

A New Framework for Machine Learning and the Social Sciences

強化学習と制御ハンドブック

Handbook of Reinforcement Learning and Control

科学とデータサイエンスのための統計学的基礎・推論・推定（テキスト）

Statistical Foundations, Reasoning and Inference

For Science and Data Science

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Machine Learning for Engineers

Using Data to Solve Problems for Physical Systems

数理統計学の最新知見と応用（テキスト・第３版）

Modern Mathematical Statistics with Applications

Ｒで学ぶ因果推論の基礎（テキスト）

Fundamentals of Causal Inference

With R

データサイエンティストのための統計学の基礎：ＲとPythonで学ぶ（テキスト）

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With R and Python

ベイズ・モデル化とPython計算（テキスト）

Bayesian Modeling and Computation in Python

ダーク・データ：なぜ見えないデータが重要なのか

Dark Data

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理工系のための発展的深層学習

Advanced Deep Learning for Engineers and Scientists

A Practical Approach

はじめに学ぶPython本

The Python Book

Ｒによる統計的学習入門（第２版）

An Introduction to Statistical Learning

with Applications in R

機械学習のための数学（テキスト）

Mathematics for Machine Learning

人文学のための多変量解析（テキスト）

Multivariate Humanities