新刊 IT 試読不可 翻訳
Pythonの科学技術計算ツールを使い倒そう!
(Scipy, Sympy, Pandas)
 
先進的な統計学的用法
(最尤推定法、ベイズ推定法、ブートストラップ法など)
機械学習にかかわる使用法
(決定木、ロジスティック回帰、サポートベクトルマシン、次元削減、アンサンブル学習など)
機械学習概念のシミュレートや視覚化するための応用法
(Numpy、Scipy、Sympy、Pandas、Scikit-learnなど)
 
原書 『Python for Probability, statistics, and Machine Learning』Springer International Publishing (2016)
原書著者 José Unpingco
 
2016年12月
本体6,000円+税
310頁
B5
(株)エヌ・ティー・エス
ISBN 978-4-86043-471-7 C3004
 
 
原著 José Unpingco
翻訳 石井 一夫、加藤 公一、小川史恵
科学技術計算のためのPythonへの入門
インストールとセットアップ/Numpy/Matplotlib/IPython/Scipy/Pandas/Sympy/コンパイル済みライブラリのインタフェース/統合開発環境/パフォーマンスと並列プログラミングへのクイックガイド/その他のリソース
確率
はじめに/写像法/写像としての条件付き期待値/条件付き期待値と平均二乗誤差/条件付き期待値と平均二乗誤差最適化の実施例/情報エントロピー/積率母関数/モンテカルロサンプリング法/有用な不等式
統計
はじめに/統計用Pythonモジュール/収束の種類/最尤推定法を用いた推定/仮説検定とP値/信頼区間/線形回帰/最大事後確率/ロバスト統計/ブートストラッピング/ガウス=マルコフの定理/ノンパラメトリック法
機械学習
はじめに/Pythonの機械学習モジュール/学習の理論/決定木/ロジスティック回帰/正則化/サポートベクトルマシン/次元削減/クラスタリング/アンサンブル手法
 
 
 
 
 
科学技術計算のためのPython 〜 確率・統計・機械学習〜 Copyright (C) 2016 NTS Inc. All right reserved.