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「プロとしてプログラムが書ける人」に求められる能力が大きく変わった! 1つのプログラミング言語にこだわらず、それぞれの言語のベストプラクティスを学ぼう。現代のプログラミング言語を支える技術が凝縮した一冊 第1章 はじめに 1.1 プログラミングに必要な知識とは 1.2 本書の構成 1.3 プログラマに伴走する生成AI 1.4 コーディング環境 1.4.1 オンライン実行環境 1.4.2 ローカルでのコーディング環境 1.5 まとめ 第2章 C言語からはじめよう 2.1 C言語とは 2.2 入力・演算・出力 2.2.1 変数・定数・リテラル 2.2.2 演算子 2.2.3 入出力関数 2.2.4 数値計算を行うプログラム例 2.2.5 配列 2.2.6 文字と文字列 2.3 制御構造 2.3.1 条件分岐 2.3.2 繰り返し 2.3.3 構造化プログラミング 2.4 関数 2.4.1 ma
《これが世界標準! 世界もここから始めてる!!》 データサイエンス・機械学習を学ぶ「はじめの一歩」として、スタンフォード大学にて使用されている教科書"Introduction to Applied Linear Algebra: Vectors, Matrices, and Least Squares"がついに翻訳!! ・豊富な事例を示しながら、ベクトル・行列の基本から最小二乗法による機械学習までをていねいに解説! ・データサイエンス・機械学習に必要な数学の学び直しにうってつけ! ・章末問題が298問掲載されているから、完全に理解できる! ・Julia言語によるプログラミング課題が原著者のウェブサイトから入手できる! ・プログラミング課題を日本語に翻訳したものを、訳者のGitHubにて無料公開! 第1部 ベクトル 1章 ベクトル 1.1 ベクトル 1.2 ベクトルの和 1.3 ベクトルスカ
すさまじく丁寧な解説で定評のある著者ならではの入門書! 決定分析 の基本と活用を中心に、効用理論、確率予測までを解説。Pythonによる実装も 併記した。決定分析は便利な道具です。便利な道具を手に入れよう! 第1部 序論 第1章 意思決定における予測の活用 1.1 意思決定 1.2 意思決定の結果と選好関係 1.3 意思決定と不確実性 1.4 不確実性との付き合い方 1.5 予測 1.6 予測を意思決定に活用する 1.7 予測の評価 1.8 情報の価値 1.9 本書の解説の流れ 1.10 本書で扱う問題と扱わない問題 第2章 決定分析の役割 2.1 意思決定理論の役割 2.2 意思決定のモデル 2.3 意思決定のアプローチ 2.4 「合理性」の定義 2.5 決定分析の役割 第2部 決定分析の基本 第1章 決定分析の初歩 1.1 目標設定と手段選択 1.2 意思決定問題の構成要素 1.3 今
競技プログラミング経験が豊富な著者が、「アルゴリズムを自分の道具としたい」という読者に向けて執筆。入門書を標榜しながら、AtCoderの例題、C++のコードが充実。入門書であり実践書でもある、生涯役立つテキストを目指した。 1章 アルゴリズムとは 1.1 アルゴリズムとは何か 1.2 アルゴリズムの例(1):深さ優先探索と幅優先探索 1.3 アルゴリズムの例(2):マッチング 1.4 アルゴリズムの記述方法 1.5 アルゴリズムを学ぶ意義 2章 計算量とオーダー記法 2.1 計算量とは 2.2 計算量のオーダー記法 2.3 計算量を求める例(1):偶数の列挙 2.4 計算量を求める例(2):最近点対問題 2.5 計算量の使い方 2.6 計算量に関する注釈 2.7 ランダウのO記法の詳細 2.8 まとめ 3章 設計技法(1):全探索 3.1 全探索を学ぶ意義 3.2 全探索(1):線形探索法
ロジスティック回帰モデル、一般化線形モデル、混合分布モデルまで、この一冊で! ・確率分布、推定、検定などの基本的な内容から、ロジスティック回帰モデル、一般化線形モデル、混合分布モデルまでを一冊で解説した、稀有の入門書 ・Rによるデータ分析例およびコードを多く掲載! 第1章 確率分布 1.1 確率変数と確率 1.2 離散型確率変数 1.3 連続型確率変数 1.4 多次元確率分布 第2章 統計的推定 2.1 母集団と標本 2.2 最尤推定 2.3 不偏推定量・一致推定量 2.4 中心極限定理 2.5 区間推定 第3章 統計的仮説検定 3.1 統計的仮説検定とは 3.2 1標本の平均の検定 3.3 2標本の平均の差の検定 3.4 分散分析 第4章 線形回帰モデル 4.1 線形単回帰モデル 4.2 線形重回帰モデル 4.3 当てはまりの評価と変数選択 4.4 適用例 第5章 ロジスティック回帰モデ
実践Data Scienceシリーズ [本シリーズの特徴] 「基本をより実践的に!」を合言葉に、データサイエンスで用いられる各種手法の基本を、プログラミングの実装とともに解説していきます。 はじめて学ぶ大学生、大学院生、ソフトウェアエンジニアに向けた注目の新シリーズです。
今、必要とされる人材を育てる。超注目シリーズ データサイエンス入門シリーズ [シリーズ編集委員] 竹村彰通(滋賀大学、編集委員長) 狩野裕(大阪大学) 駒木文保(東京大学) 清水昌平(滋賀大学) 下平英寿(京都大学) 西井龍映(長崎大学、九州大学名誉教授) 水田正弘(北海道大学) [本シリーズの特徴] 「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」のスキルセットに依拠 具体的、体験的に学べる応用例、練習問題を収録 フルカラーで見やすい構成 数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム 教材分科会 応用基礎としてのデータサイエンス AI×データ活用の実践(データサイエンス入門シリーズ) 北川源四郎/竹村彰通・編 赤穂昭太郎/今泉允聡/内田誠一/清智也/ 高野渉/辻真吾/原尚幸/久野遼平/ 松原仁/宮地充子/森畑明昌/宿久洋・著 発行2023/02/14ISBN978-4-06-5
機械学習スタートアップシリーズ [本シリーズの特徴] 本シリーズは、「機械学習ブーム」の先駆けとして2015年から刊行されている『機械学習プロフェッショナルシリーズ』の弟分的な存在を目指す、注目の新シリーズです。 「機械学習をもっと身近に、機械学習をもっとわかりやすく!」を合言葉に、より丁寧な記述で、基本的なテーマを解説していきます。
ベイズ推論による機械学習入門 タイトル読み べいずすいろんによるきかいがくしゅうにゅうもん 著者ほか 須山敦志・著 杉山将・監修 著者ほか読み すながあつし シリーズ: 機械学習スタートアップシリーズ 発行 2017/10/20 サイズ A5 ページ数 255 ISBN 978-4-06-153832-0 定価 3,080円(税込) 在庫 在庫あり
機械学習プロフェッショナルシリーズ [シリーズ編者] 杉山 将 理化学研究所 革新知能統合研究センター センター長/東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授 [本シリーズの特徴] 発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を解説。 手に取りやすいページ数で、大事な点を簡潔丁寧にまとめた。 ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が一堂に会した最強の執筆陣! ◆リンク シリーズ一覧
まさに、推理小説を読む面白さ! 公理、定理、演繹、帰納、仮説...... 「なぜ、数学ではこんなことを考えるのか?」がよくわかる。 証明とは、どのような知的営みなのか。 著者一流の軽妙な語り口で、 この奥深くも面白い世界を切りひらく一冊。 第1章 証明とはなんだろうか 1.1 証明はお好き? 1.2 証明ってなんだろう 1.3 公理とは 1.4 算数にも証明はあるのか? 1.5 証明の2つの側面 1.6 もう少し数学教育の話――抽象と具体 第2章 証明のさまざまな技術 2.1 論理の3つの姿――演繹、帰納、仮説 2.2 演繹論理 2.3 帰納論理 2.4 数学的帰納法について 2.5 仮説論理 2.6 「ならば」という言葉 2.7 背理法 2.8 記号論理学からの注意 2.9 トートロジーという名の正しさ 2.10 演繹論理、帰納論理、仮説論理、背理法 再説 第3章 算数の中の証明をもう一
千里の道も最初の一歩から! ゼロから学ぶシリーズ なっとくの弟分のゼロからシリーズ。 概念のおさらいはもちろん、高校では習わない新しい概念をとにかくやさしく、しっかりと、面白く学べる本。
これで単位は落とさない! 単位が取れるシリーズ ・大学受験界の超人気講師が執筆! ・明快なので高校で勉強してなくてもOK! ・ノートをとる手間を省いてくれる! ・実際の試験問題に即した問題を収録! ・穴埋め式の実習問題でパワーアップ! ・最少の労力・最短の時間で単位を取得! ・持ち込み可の試験はこの一冊にお任せ!
やさしい、くわしい、だからなっとく!! なっとくシリーズ 難解な原理を平易に説くことにかけては定評のある著者たちによる、ホントがわかる科学の諸原理。
Rustによるアプリケーション開発のベストプラクティス! 経験豊富な筆者が貴重な知識とテクニックを伝授。 「蔵書管理アプリケーション」の実装を通じて、設計、開発、保守、運用までハンズオンで学ぶ! 今こそ現場にRustを! さらに詳しく
発行年月日 2024/05/31 サイズ B5 ページ数 576 ISBN 978-4-06-535671-5 定価 27,500円(税込) 2200種もの色素の物性値および機能・用途を解説。その色素の重要文献も逐一掲載。色素を調べるときに必須の一冊。 (1)構造 (芳香族、複素環芳香族、シアニン、大環状化合物) (2)機能 (天然・食用色素、カラーインデックス(C.I.)色素、レーザー色素、分析化学用、生体染色用、光-電子機能) の2つに大別して分類・解説した。 さらに詳しく
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