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仮説検定の概要を詳しく理解したい方向けに「仮説検定の概要・手順」「図解と事例を交えた仮説検定の事例」をそれぞれ詳しく解説します。

「相関・相関分析とは何か詳しく知りたい」「Pythonを用いた相関係数の算出、相関分布の描画方法が知りたい」このような要望にお応えします。

ディープラーニングの画像認証に興味がある方向けに、Tensorflow（Keras）を用いてモデルを作成する方法について解説します。

「t分布について詳しく理解したい」「Pythonでt分布を描画する方法が知りたい」このような要望にお応えします。

「F分布について詳しく理解したい」「PythonでF分布を描画する方法を知りたい」このような要望にお応えします。

確率統計や機械学習分野で広く応用される「ナイーブベイズ分類」について詳しく解説。前半では「ナイーブベイズ分類の原理」について解説し、後半では「Python scikit-learnを用いた分類モデルのプログラミング方法」について言及。

Pythonを動かしながら統計学基礎を学びたい方向けに、おすすめの教材を紹介します。ハンズオンでの学習は高いスキル定着度が見込めますため、是非活用検討ください。

確率統計学における「条件付き確率」と「ベイズの定理」について詳しく解説しています。理解促進のため「事象と確率」についても概説しています。

「カイ二乗分布の概要を理解したい」「Pythonでカイ二乗分布を描画する方法が知りたい」このような要望にお応えします。

本記事では、正規分布の概要を紹介した上で、Pythonを用いて正規分布を描画する方法について解説します。

Pythonでアソシエーション分析を実践したい方向けに「Eclatを採用したアソシエーション分析モデルの作成方法」を詳しく解説します。

Python環境でのアソシエーション分析・レコメンド機能の作成に興味がある方向けに、Aprioriアルゴリズムを採用したアソシエーション分析手法を解説します。

アソシエーション・バスケット分析について詳しく知りたい方向けに、それぞれの分析概要・用途・評価指標（Support, Confidence, Lift）・レコメンド機能との位置付けなど幅広く解説します。

本記事ではPythonを用いてロジスティック回帰モデルを構築する方法について解説します。学習済みモデルを用いて予測性能を評価する方法も合わせて紹介します。

ロジスティック回帰分析とは何か知りたい方向けに「ロジスティック回帰の概要」と「関数の導出方法」について詳しく解説します。

推定統計において、推定値算出で最もよく用いられる最尤法について詳しく解説します。

「Pythonによるランダムフォレスト回帰のモデル作成と評価方法を知りたい方向け」の記事になります。

「Pythonによる回帰木のモデル作成と評価方法を知りたい方向け」の記事になります。

「Pythonによる多項式回帰モデルの作成と評価方法を知りたい方向け」の記事になります。

「画像処理・コンピュータビジョン分野に興味があり、画像処理のプログラミングスキルを習得したい」「OpenCVを用いた画像解析手法を学びたい」このような方向けにおすすめの教材を紹介します。