Pythonによるデータ分析入門
訳者まえがき まえがき 1章 はじめに 1.1 この本で説明する内容 1.2 なぜPythonはデータ分析者におすすめなのか 1.2.1 「糊（グルー）」としてのPython 1.2.2 「2つの言語を利用する」ことの問題を解決する 1.2.3 Pythonを使わない場合 1.3 本書で扱う重要なPythonライブラリ 1.3.1 NumPy 1.3.2 pandas 1.3.3 matplotlib 1.3.4 IPython 1.3.5 SciPy 1.4 インストールとセットアップ 1.4.1 Windows 1.4.2 Apple OS X 1.4.3 GNU/Linux 1.4.4 Python 2とPython 3の相違点 1.4.5 統合開発環境（IDE） 1.5 コミュニティとカンファレンス（会議） 1.6 この本の読み方の案内 1.6.1 コード例 1.6.2 例として用
『パーフェクトPython』の読み進め方、更に一歩進むための書物たち
3/16に行われた PyFes の会場で、技術評論社から発行された『パーフェクトPython』のプレゼント大会が行われ、見事1冊ゲットした。450ページ強の書籍を隅々まで読むには時間が足りないため、ざっと一読した印象と、本書を読んだ方への補助線のようなものを引いてみたいと思う。 導入〜言語仕様 導入である1章、続いて言語仕様の解説が9章まで続く。カバーに「Python 3.3対応」と謳われており、実際のところ本書はPython3.3の入門書だ。基本的な文法は同じなのであまり気になることではないが、Python 2系に関する解説は基本的にない。クラスに関する機能を2系でも使いたい、あるいは特定のサードパーティモジュールを使いたいという方が本書を手に取られるときはご注意いただけると良いのではないかと思う。サードパーティモジュールのPython 3への対応状況は以下にまとめられている。 PYTH
パーフェクト Python: ある nakagami の日記
読了 少し驚いたのは Python3.3 をベースにして解説していて、 2.x のことについては触れていないこと。 それでいて PEP や Zen of Python や PyPI への登録についての解説にページを割いている。書いている人達が、単なる言語の仕様を理解している だけでなく、Python の哲学について詳しいなぁと感心する。僕も色々勉強になった。 そういう Python の哲学みたいなところは、プログラミングしていくうえで必要になるんだけれども、なかなか書籍のかたちになりにくいので、こういう本は貴重だ。 Python2.7 で開発している人も読むとよいと思う。さすが Python サポーターズ。 プログラミング言語についての経験がまったくない人は想定していないが、Python 以外のプログラミングしか経験のない人なら読めると思う。しかし、「狭義の Python でのプログラミン
パーフェクトPython - forest book
Python3 に特化した専門書という位置付けですが、(Python3 に関した) 言語仕様やその変更、ライブラリの詳細の違いなどを除けば、Python2 でも活用できる知識が大半です。まだ Python2 しか使っていないという方でも十分に役立つ内容だと思います。 ただ、本書を読み進める上で1つだけ忘れてはいけないことがあります。Python 全般について丁寧に解説されていますが 著者名が Python サポーターズとなっていますが、ついったーなんかでは Python モヒカンズなんて言われています。 パーフェクト Python の執筆に参加しました — プログラマのネタ帳 二冊目 と何だかこわい人たちが書いた本だということです。まずはそのことを念頭におくことで本書を楽しんで読み進められる心の準備が整った、言い換えると、覚悟はできたと言えます。そうすれば、途中でこわくなってきても勇気をも
研究室に配属されたばかりのB4にそっと渡したい一冊‐それが「入門ソーシャルデータ」 - シリコンの谷のゾンビ
オライリー・ジャパンさんから頂いた「入門ソーシャルデータ」を読みました． 入門 ソーシャルデータ ―データマイニング、分析、可視化のテクニック 作者: Matthew A. Russell,奥野陽（監訳）,佐藤敏紀（監訳）,瀬戸口光宏（監訳）,原川浩一（監訳）,水野貴明（監訳）,長尾高弘出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2011/11/26メディア: 大型本購入: 18人 クリック: 779回この商品を含むブログ (42件) を見る ご紹介いただいた@overlastさん，オライリー・ジャパンさんどうもありがとうございます! 記念すべき人生初献本．なんと監訳者全員が (IIR輪講などの勉強会を通じて) 知っている方だったのでびっくり． さて，遅ればせながら本書のレビューを書きたいと思います．ただ，すでに著名なメンバーがレビューを書いていらっしゃるので，できるだけ観点がかぶらな
2to3を使ってコードをPython 3に移植する - Dive Into Python 3 日本語版
This domain may be for sale!
書評: 集合知プログラミング(Programming Collective Intelligence) | 秋元@サイボウズラボ・プログラマー・ブログ
献本いただいたもの。 翻訳が出ると聞いてからずっと気になっていた本なので、いただけたのはとてもラッキーだった。 集合知プログラミング 著者／訳者：Toby Segaran 出版社：オライリージャパン( 2008-07-25 ) 定価：￥ 3,570 原題(Building Smart Web 2.0 Application)にあるとおり、集合知プログラミングは、ウェブサイトの背後でいろいろと賢いことをするために使えるいろいろな技法を広く紹介した技術書だ。 大勢の過去の行動データから推薦を行なう 集団をグループに分ける 検索エンジンとランクづけ 最適解を低コストで見つける スパム判定 条件判定のルールを生成する 価格モデルを作っての価格予測 カーネルメソッドやサポートベクトルマシン 遺伝的プログラミング といったトピックが、Pythonのサンプルコードとあわせて解説されている。 内容は、読む
Programming Collective Intelligence | wrong, rogue and log
Programming Collective Intelligence この本は、本当ならばこっそりと読んで、内容を自分だけのスキルセットとしておきたかった部類の本である。統計学と離散数学さらには情報数学そして最適化手法を用いて、データから意味のある情報を分類するための方法とコードが、Pythonを用いて具体的に解説してあるのだ。 簡単に言うと、データ判別法の実践的クイックチュートリアルコースである。 データ判別法として本書で取り上げあられるのは次のものである。 ・ピアソンの積率相関係数 ・ナイーブベイジアン判別法 ・多次元スケーリング法を用いた判別手法 ・決定木を用いた判別手法 ・簡単なニューラルネットワークを用いた判別手法 ・最適化手法としてのシミュレートアニーリング法 ・最適化手法としての遺伝的アルゴリズム法 ・サポートベクターマシンを用いた判別手法 ・k-最近傍決定則を用いたモデル
Think Stats: Probability and Statistics for Programmers
by Allen B. Downey, published by O'Reilly Media. The second edition of this book is available now. We recommend you switch to the new (and improved) version! Order Think Stats from Amazon.com. Download this book in PDF. Read this book online. Code examples and solutions are available from this zip file. Download data files for use with the book. Read the related blog Probably Overthinking It. Desc
書評 - 実践Python : 404 Blog Not Found
2006年12月03日19:45 カテゴリ書評/画評/品評Lightweight Languages 書評 - 実践Python 著者の一人でもある柏野雄太氏からの献本。ありがとうございます。 実践Python 柏野雄太 / 小松亮介 / 穂苅実紀夫 こういう本が、まさに欲しかった。 初めてのPython M. Lutz / D. Ascher [原著:Learning Python] 本書は「実践Python」は、Pythonを触って覚える入門書。Perlで言えば、「ラクダ本」に対する「リャマ本」に相当する、Pythonに関しては、実は「ニシキヘビ本」に対する「ネズミ本」(ニシキヘビの餌:?)、それも第二版がすでに翻訳されているのだが、「ネズミ本」は原著でも4,133円(Amazon価格)、訳本だと5,030円のするのに対し、こちらは2,940円。しかも表紙はおねいさん。一目見てこちらの
もはや入門書というよりバイブル - 書評 - 初めてのPython 第3版 : 404 Blog Not Found
2009年03月01日23:00 カテゴリ書評/画評/品評Lightweight Languages もはや入門書というよりバイブル - 書評 - 初めてのPython 第3版 オライリー矢野様より献本御礼。 初めてのPython 第3版 Mark Lutz / 夏目大訳 [原著:Learning Python (3rd Ed.)] 私のような Occasional Pythonistas には、これまで書かれた最良の Python 本。 だけど、初心者向けの本としては、どうなのだろう。 本書「初めてのPython 第三版」は、タイトルどおり、プログラミング言語Pythonの初心者向けの本であり、そしてオライリーという出版社がだしているだけあって、その決定版であることを運命づけられた一冊。 Book:初めてのPython 第3版より はじめに I部 Pythonの基礎知識 1章 Pytho
overlasting.net
overlasting.net 2019 Copyright. All Rights Reserved. The Sponsored Listings displayed above are served automatically by a third party. Neither the service provider nor the domain owner maintain any relationship with the advertisers. In case of trademark issues please contact the domain owner directly (contact information can be found in whois). Privacy Policy
『入門ソーシャルデータ』で文書クラスタリングと文書要約を学ぶ - 武蔵野日記
先日献本いただいた「入門ソーシャルデータ データマイニング、分析、可視化のテクニック」 入門 ソーシャルデータ ―データマイニング、分析、可視化のテクニック 作者: Matthew A. Russell,奥野陽（監訳）,佐藤敏紀（監訳）,瀬戸口光宏（監訳）,原川浩一（監訳）,水野貴明（監訳）,長尾高弘出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2011/11/26メディア: 大型本購入: 18人 クリック: 779回この商品を含むブログ (42件) を見るを読了 (多謝！)。tkng さんも書評を書かれているし echizen_tm さんも書評を書かれているので、いまさら感は否めないが、別の観点から少し寸評。本書は、データを抽出してからの可視化の方法が全体の半分以上を占めていて、そういう方法を知らない人には参考になると思う。 研究のための実験をしていても、実は地味に重要なのは機械学習が
入門 自然言語処理を禁書にすべき10の理由 | TRIVIAL TECHNOLOGIES on CLOUD
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー 「入門 自然言語処理」はヤバい書籍なので禁書にすべきだ。 タイトルは釣りじゃない。その理由を10個挙げる。 自然言語処理のかなり基本的なことからそこそこ高度なことについて解説されてあり，自然言語処理について理解が深まり過ぎる ボリュームがあるのに書き方が平易でついつい読みふけってしまう 演習問題があり，自分の理解度を確かめられたりするのもケシカラン 原著は欧米語のための言語処理について書かれた書籍なのに，日本語の形態素解析などについても解説してあって我慢できない 必要ライブラリのインストールなど環境構築に時間が取られそうでヤバい 書籍の応用でBotとか人工無能とか作ったらどうかな−，と
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
nuttawut sophapadunglert Site – Your SUPER-powered WP Engine Site
プロとしての行為 Act as Proffesional
Amazon.co.jp: Learning Python 4e: Lutz, Mark: 本
Amazon.co.jp: みんなのPython 改訂版: 柴田淳: 本
Amazon.co.jp: Python Pocket Reference 4e: Lutz, Mark: 本
Amazon.co.jp: Programming Python: Powerful Object-Oriented Programming: 本