TOPICS Data Science , Database , Python 発行年月日 2017年01月 PRINT LENGTH 400 ISBN 978-4-87311-786-7 原書 Data Science from Scratch FORMAT PDF 本書は、データサイエンスも、プログラミングも最初から学んでみたい、という要望に応える、幅広いトピックをカバーしたデータサイエンスの入門書です。架空のソーシャルネットワーク運営企業、データサイエンス・スター社のデータサイエンティストとして、さまざまな課題を解決しながら、必要な知識とスキルを着実に積み上げていきます。Pythonプログラミングの基礎から線形代数、統計確率の基礎、回帰、機械学習、ナイーブベイズ、決定木、ニューラルネットワーク、自然言語処理、グラフ解析、リコメンドシステム、データベースとSQL、MapReduceまで

本書はプログラミング言語Cの機能を網羅したリファレンスです。言語仕様やライブラリはもちろんのこと、コンパイラやデバッガ、make、IDEまで、およそCプログラミングに関わる事項すべてを網羅します。最新のC11に準拠していますが、歴史的背景や古い時代に使われていた文法にも触れています。日本語版では可能な限りコード例をESCRコーディング規約に従うように書き直し、高品質なコードを書く上での参考となるようにしました。本書はその質、量ともに、C言語リファレンスの決定版です。 日本語版まえがき まえがき 第Ⅰ部言語 1章　言語の基本 1.1　Cの特徴 1.2　Cプログラムの構造 1.3　ソースファイル 1.4　コメント 1.5　文字集合 1.6　識別子 1.7　Cコンパイラの働き 2章　型 2.1　型分類 2.2　整数型 2.3　浮動小数点型 2.4　複素浮動小数点型 2.5　列挙型 2.6　型vo

ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優れているのか？ なぜ層を深くすると認識精度がよくなるのか？ といった“Why”に関する問題も取り上げます。 関連ファイル サンプルコード 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正

Pythonは書きやすくて読みやすい、使うのが楽しいプログラミング言語です。本書では、学生や生徒、プログラミングの初心者が、数学の問題を具体的に解く楽しみをPythonを用いて体験します。方程式の解を求めたり、統計や確率を計算したり、放物線運動をプロットしたり、フラクタル図形を描いたり、フィボナッチ数と黄金比の関係を探ったりします。同時に、matplotlibとSymPyの使い方も学びます。数学とプログラミングの両方の知識と技術を身につけることができる、まさに一石二鳥の一冊です。 目次 日本語版まえがき 謝辞 はじめに 1章　数を扱う 1.1　基本数学演算 1.2　ラベル：名前に数を割り当てる 1.3　さまざまな種類の数 1.3.1　分数を扱う 1.3.2　複素数 1.4　ユーザ入力を受け取る 1.4.1　例外と不当入力の処理 1.4.2　分数と複素数を入力 1.5　数学を行うプログラムを

TOPICS Programming , Web , Database , Python 発行年月日 2016年03月 PRINT LENGTH 272 ISBN 978-4-87311-761-4 原書 Web Scraping with Python FORMAT PDF EPUB 「Webスクレイピング」とは、インターネットからデータを機械的に集め、必要な情報を抽出するプロセスのこと。検索エンジンだけでは限られた情報しか集められませんが、この技術を使えば、インターネット上の膨大な情報の中から本当に必要な情報を入手できます。小売業、金融業をはじめ多くの業界で情報収集に活用され、アカデミックでも広い分野で使われ注目されています。本書は、前半でWebスクレイパーとクローラの基礎をていねいに解説し、後半でOCRを使った情報抽出や、JavaScript実行、Seleniumによるインタフェース

本書はPythonの対話型環境IPython notebookを使ってデータ分析および可視化を行うためのレシピを集めたクックブックです。Pythonは、豊富な科学技術計算用のライブラリを簡単に使いこなせるため、科学計算やデータサイエンスの分野で人気を集めています。取り上げる話題は、近年注目度の高い統計や機械学習といったデータサイエンス関連を中心に広範囲に及び、実際のデータを分析して可視化するという作業を通して、Pythonの使い方をマスターします。PythonそしてIPython notebookの可能性を体感できる一冊です。 目次 訳者まえがき まえがき 1章　IPythonによる対話的コンピューティング入門 はじめに レシピ 1.1 IPython notebook入門 レシピ 1.2はじめてのIPython探索データ分析 レシピ 1.3高速配列計算のためのNumPy多次元配列 レシピ

TOPICS 発行年月日 2015年08月 PRINT LENGTH 144 ISBN 978-4-87311-745-4 FORMAT PDF EPUB Caffeは深層学習（Deep Learning）のオープンソースフレームワークで、主に画像処理分野において利用されています。本書はCaffeを使って画像処理をしてみたいという初心者を対象に、Caffeの使い方、Caffeを使う上で最低限必要な知識について解説する書籍です。 まずビルド方法や利用するためのインターフェースの解説から、実際に画像認識を行う一連の流れを説明します。続いてCaffeで利用している畳み込みニューラルネットワーク（CNN）とその構成要素、さらにAlexNetやGoogLeNetといった代表的なCNNのアーキテクチャについても解説します。 さらにblobやlayerといったCaffe独自のクラス、また設定できるパラメ

コンピュータを理解するための最善の方法はゼロからコンピュータを作ることです。コンピュータの構成要素は、ハードウェア、ソフトウェア、コンパイラ、OSに大別できます。本書では、これらコンピュータの構成要素をひとつずつ組み立てます。具体的には、NANDという電子素子からスタートし、論理ゲート、加算器、CPUを設計します。そして、オペレーティングシステム、コンパイラ、バーチャルマシンなどを実装しコンピュータを完成させて、最後にその上でアプリケーション（テトリスなど）を動作させます。実行環境はJava（Mac、Windows、Linuxで動作）。 ● 本書のサポートサイト ● 本書で使用するツール「Nand2tetris Software Suite」 ● 「Nand2tetris Software Suite」のチュートリアル 目次 賞賛の声 訳者まえがき：NANDからテトリスへ まえがき イント

本書は、人工知能の技術の1つである遺伝的アルゴリズムを用いて、「ナンバーエリア」または「四角に切れ」と呼ばれる、数字だけではなく長方形という図形的な要素が入ったパズルの問題の自動生成について説明します。 理論の説明は最小限にし、実装を詳細に説明。後半ではパズル作家が問題を作る際に考慮するような、パズル問題として差をつける特長をプログラムに組み込むことも説明します。本書でナンバーエリアに挑戦することで、さまざまなパズル生成への応用力が身につき、パズル以外への適用も可能になるでしょう。 なお、本書はEbook版のみの販売です。 まえがき はじめに 本書の表記 サンプルコードの使用について 意見と質問 導入部 遺伝的アルゴリズムとは 巡回セールスマン問題への適応例 1章　遺伝的アルゴリズムとは 最適化問題 遺伝的アルゴリズム 2章　巡回セールス問題への適用 巡回セールスマン問題 GUIプログラム

本書は、実際に手を動かしながらシステムを作成し、そのエッセンスを身につけることを目的とした機械学習システムの実践的な解説書です。「データといかに向き合うか」という視点から、生のデータからパターンを見つける方法を解説します。Pythonと機械学習の基本、ライブラリの使い方をはじめ、具体的な例に基づいたデータセット、モデル化、レコメンドと、その改良、音声や画像の処理など、より重要な問題についても解説します。さらに、テキストや画像、音声に対して機械学習の手法を適用する方法を学び、機械学習関連技術の評価方法や、最適な選択を行うための比較方法について学びます。本書で学んだツールと知識があれば、実際の問題を解決できる独自のシステムを作成できるようになるでしょう。 謝辞 原書の監修者について はじめに 1章　 Pythonではじめる機械学習 1.1　機械学習と Pythonはドリームチーム 1.2　本書

本書では、データサイエンスを行う上で、どのようなプロセスが必要か、データサイエンティストとしてはどのようなスキルセットが必要で、どのような思考方法を選択する必要があるのかを実例を多数示しながら紹介します。Google、Microsoft、Facebookをはじめとした有名企業で使われているアルゴリズムや分析手法の紹介など、興味深い話題や事例も豊富に収録しています。内容の幅が広く、データサイエンティストの参考になるトピックが満載の一冊です。 目次 訳者まえがき まえがき 1章　はじめに：データサイエンスとは 1.1　ビッグデータとデータサイエンスの過剰喧伝 1.2　過剰喧伝を克服する 1.3　なぜいまなのか 1.3.1　データ化 1.4　現状（および多少の歴史） 1.4.1　データサイエンスの仕事 1.5　データサイエンスプロフィール 1.6　思考実験：メタ定義 1.7　データサイエンティス

Python Enhancement Proposals（PEP） 3138の執筆者でもある日本人著者が、プログラミング言語としてのPythonの文法や、組み込みのオブジェクトに焦点を絞って解説する書籍。最新のPythonを深く理解し、使いこなすために必要な基礎を知る1冊。シンプルさを特長とし、できるだけ機能を絞り、覚えやすく、使いやすい言語をモットーとしてきたPythonが、20年にわたる進歩の結果として得た高機能さと複雑さの中から、入門書やチュートリアルではあまり触れられないその内部や仕組みに関するトピックを盛り込んでいます。本書によって、最新のPythonを深く理解し、使いこなすために必要な基礎を知ることができるでしょう。 著者による正誤表 はじめに 第1章　イントロダクション 1.1　Python の特徴 1.1.1　読みやすさ 1.1.2　シンプル 1.1.3　高レベル言語 1.

機械学習の基礎について解説した電子書籍『実践 機械学習 ― レコメンデーションにおけるイノベーション』がHadoop情報サイト「Hadoop Times」から無料でダウンロードできます。 著者は『Mahoutイン・アクション』の著作でもお馴染みのTed DunningとEllen Friedman。Apache Mahoutプロジェクトでプロジェクトマネジメント委員やコミッタとして活躍しながら、MapR社でチーフアプリケーションアーキテクトやコンサルタントを務めている両氏が、機械学習の初学者のために書き下ろしたの一冊です。50ページほどの手軽なボリュームながら、レコメンデーションを洗練させるための重要なエッセンスが詰まっています。 機械学習とレコメンデーションについて学習したいけれど、どこから始めればよいか迷っているという方は、手始めに本書を読むところから始めてみてはいかがでしょうか。 H

Tomas Mikolovらによって提案されたニューラルネットワーク（CBOW, Skip-gram）のオープンソース実装word2vecについて、基本的な使い方を体験し、さらにその仕組みを学ぶ書籍です。 基本的な使い方から、自分の好きなコーパスの作り方、登場の背景、仕組み、さらには応用例や弱点についてもコンパクトなボリュームで概観できます。付録にはword2vecの出力結果を主成分分析を使って可視化する方法について解説しています。 著者の西尾さんによる本書の解題[リンク] はじめに 1章　word2vecを使ってみる 書き換えてみよう 2章　コーパスを変えてみる text8 単語に分割する（MeCab） CSVからのコーパス作成 Facebook EPWING Wikipedia PDFからの抜き出し まとめ 3章　word2vecの生まれた理由 文章の表現 4章　word2vecの仕組

TOPICS Data Science , Database 発行年月日 2013年09月 PRINT LENGTH 310 ISBN 978-4-87311-640-2 原書 Bad Data Handbook FORMAT PDF 値の欠落、形式から外れたレコード、エンコーディング形式が不明な文字列。「バッドデータ」と聞いた時に思い浮べる典型例です。しかし、これら以外にも「そもそもデータにアクセスできない」「消えてしまった」「昨日と違っている」「データはあるが形式が処理に適していない」など、データを収集・分析するエンジニアは、これらの「バッドデータ」と正面から向きあわなければならないことが多々あります。本書では、これらの問題のあるデータのパターンを紹介し、その対処法を解説しています。 19人のデータ分析の専門家が、自らの経験を通して得た、さまざまな教訓、実践的な方法論等を詳述した本書は

多項式回帰やロジスティック回帰など、最近ではデータマイニングや機械学習などでもごく普通の手法として使われる微分方程式について、生態系モデルのシミュレーションを通じて直観的に理解するための入門書。生物の発生モデル、クジラの回遊モデルなどの実例について、Mathematicaによるシミュレーションを通じて理解を促します。なお本書はEbookのみの販売となります。 本書のサンプル（PDF） ダウンロード まえがき 第1章 はじめに：微分方程式とは 1.1 常微分方程式と相図 1.2 微分方程式の数値解法 第2章 基礎編：生物モデルで理解する微分方程式 2.1 ロジスティックモデル 2.1.1 ロジスティックモデルが形成する美しい曲線 2.1.2 定性的な解の捉え方 2.2 2種生物の競合モデル 2.2.1 平衡点の解析 2.2.2 解軌跡 2.2.3 ヌルクラインによる解析 2.3 マグロは絶滅

インタフェースデザインの実践的な解説書。使いやすいUIで優れたUXを提供するために必須な「リサーチ」「デザイン」「インプリメンテーション」という3つのフェーズを、初心者にもわかるようていねいに解説します。テクニックの章では、ストーリーボードやペーパープロトタイピング、ユーザビリティテストなど、優れたユーザビリティを実現するためのアプローチについて学びます。アイデアの章では、テキストの書き方、どのくらいリアルなデザインであるべきか、アニメーションを使うタイミングなどについて学びます。調査・設計・実装・検証・改善というワークフローに沿ってデザインすれば、ユーザビリティは驚くほど向上します。 翻訳者によるサポートページ。 サンプルPDF ● 「前付、1章と8章（I部）、23章（II部）、33章（III部）」（38MB） 賞賛の声 はじめに I部 リサーチ 1章 ユーザーリサーチ 2章 ジョブシャ

本書は、JavaScriptの“モダンな”プログラミングを視点として、言語の基礎から、アプリケーション開発に必要な知識までを解説する入門書です。JavaScriptの初心者や、JavaScriptに触れたことはあるもののなぜそうするのかきちんと理解できていない初級者を主な対象としています。丁寧な解説で、言語の基礎から、開発に必要な基礎知識、さらにはアプリケーション開発のためのテクニックまでを提供。JavaScriptのモダンな扱い方だけでなく、なぜそう書くべきかという裏付けを得ながら理解を深めることができます。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合がありますので、書籍最終ページの奥付でお手持ちの書籍の刷版、刷り年月日を

目次 訳者まえがき はじめに 1章　 Rを利用する 1.1　機械学習のためのR 1.1.1　Rのダウンロードとインストール 1.1.2　IDEとテキストエディタ 1.1.3　Rパッケージの読み込みとインストール 1.1.4　機械学習のためのRの基礎知識 1.1.5　Rに関する情報 2章　データの調査 2.1　探索と確証 2.2　データとは何か？ 2.3　データ内の列の型を推論する 2.4　意味推論 2.5　数値による要約 2.6　平均値、中央値、最頻値 2.7　分位数 2.8　標準偏差と分散 2.9　探索的データの可視化 2.10　複数の列の関係の可視化 3章　分類：スパムフィルタ 3.1　白か黒か？二値分類 3.2　やさしい条件付き確率入門 3.3　初めてのベイズスパム分類器を書く 3.3.1　分類器を定義し、非スパム（難）でテストする 3.3.2　分類器をすべての種類の電子メールに対し