Think Bayes
サンプルコードを動かして統計の直観的な理解を促した『Think Stats ―プログラマのための統計入門』の著者によるベイズ統計・ベイズ推論の解説書です。ベイズ統計は、不確実な問題を扱い、条件を付けた予測が必要なときに威力を発揮する統計手法の1つ。メールのフィルタやカーナビで使われていることは有名です。本書は『Think Stats』と同様、数学的な観点での記述は最小限にとどめ、実例を多く使って実用的観点からベイズ手法を解説します。Pythonで書かれたサンプルコードを使って実際に手を動かしながらベイズ統計を学ぶことができますが、プログラミングを知らない人にも役立つ内容です。 目次 まえがき 1章 ベイズの定理 1.1 条件付き確率 1.2 結合確率 1.3 クッキー問題 1.4 ベイズの定理 1.5 通時的解釈 1.6 M&M'S問題 1.7 モンティ・ホール問題 1.8 議論 2章 計
エンジニアのためのフィードバック制御入門
「フィードバック制御」の歴史は古く、18世紀に起こった産業革命に起源を持ちます。本書は産業界では常識であってもソフトウェア業界では知られていなかったこの概念を、ソフトウェアエンジニアたちに広く紹介し、品質や生産性を上げることを目的に執筆された画期的かつ野心的な一冊です。著者は著名なPythonプログラマであり、ソフトウェアエンジニアの視点に立ち、理論よりも実用に重きを置いており、特に事例の多さは圧巻です。シミュレーションのコードがすべてPythonで書かれており、実際に試して、現場のプロジェクトに応用して生かすことができる実践的な内容です。 日本の読者のみなさんへ 監訳者まえがき まえがき 第I部 基礎 1章 フィードバック制御への誘い 1.1 実例 1.2 最良解を見つける 1.3 制御器を構成する 1.4 偏差を累積する 1.5 まとめ 1.6 シミュレーション用のコード 2章 フィー
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