データサイエンスから読み解く野球の戦略論 | Ohmsha
OERA(Offensive Earned-Run Average)とはメジャーリーグベースボールで公平かつ正確に打者の評価を行うためにCoverとKeilersが提案した打者貢献度指数です。OERAは1つの吸収状態をもつマルコフ連鎖を基にして、 打者の貢献度を数値化するシンプルなモデルです。打者貢献度を指数で測ることによりある打者が1試合すべての打席に入り続けたとき、何点くらい得点できるなど調べることができます。 本書は過去のプロ野球の歴史を振り返り、単に記録だけでなく実際にOERAで出した指標と比較してみます。その結果が指標通りであれば今後のペナントレースの優勝チームを予測することが出来ます。
Pythonではじめる数理最適化 ケーススタディでモデリングのスキルを身につけよう | Ohmsha
▼この本の特徴 本書は、Pythonを用いた数理最適化の入門書です。Pythonを使ってさまざまな課題を実際に解いてみることで、数理モデルを実務で使いこなす力を身につけます。 この本の特徴は、数理最適化のアルゴリズム自体ではなく、数理最適化を用いた課題解決に重きを置いている点です。ビジネスなどにおける課題を数理最適化で解く際に現場で発生しうる試行錯誤が多分に盛り込まれており、実務における手順や気をつけるべきポイントを学習することができます。 ▼この本の構成 本書は二部構成です。 第Ⅰ部はチュートリアルです。中学校で習う連立一次方程式や高校で習う線形計画法を題材として、数理最適化の基礎的な考え方とPythonによる初歩的な実装を学びます。シンプルな課題設定なので、数学的な難しさを感じることなくPythonに集中して基礎を学習することができます。 第Ⅱ部はケーススタディです。 実際に社会で起こ
達人プログラマー（第2版） 熟達に向けたあなたの旅 | Ohmsha
序文 目次 まえがき－第2版に向けて 第1版のまえがきより 第1章 達人の哲学 1 あなたの人生 2 猫がソースコードを食べちゃった 3 ソフトウェアのエントロピー 4 石のスープとゆでガエル 5 十分によいソフトウェア 6 あなたの知識ポートフォリオ 7 伝達しよう！ 第2章 達人のアプローチ 8 よい設計の本質 9 DRY 原則? 二重化の過ち 10 直交性 11 可逆性 12 曳光弾 13 プロトタイプとポストイット 14 専用の言語 15 見積もり 第3章 基本的なツール 16 プレインテキストの威力 17 貝殻（シェル）遊び 18 パワーエディット 19 バージョン管理 20 デバッグ 21 テキスト操作言語 22 エンジニアリング日誌 第4章 妄想の達人 23 契約による設計（DbC） 24 死んだプログラムは嘘をつかない 25 表明を用いたプログラミング 26 リソースのバラ
書籍編集局ブログ｜Ohmsha
2月15日(木)に開催された「Developers Summit 2018(デブサミ)」（主催：翔泳社）にて「ITエンジニアに読んでほしい！ 技術書・ビジネス書大賞2018」のプレゼン大会と投票が行われ、大関真之先生の著書『機械学習入門 ボルツマン機械学習から深層学習まで』がみごと技術書部門の大賞の栄冠に輝きました！ プレゼン大会では大関先生自ら本書に関する熱い熱い思いを披露していただました。このプレゼンによって「読んでみたい！」「数式が苦手だけどこの本なら読める！」と惹きつけられるオーディエンスが続出！みごと大賞に選ばれることとなりました。ブラボー！ 本書は、おとぎ話の白雪姫に登場するお妃様と鏡の関係をなぞらえ、その問答により「機械学習とは何か」「何ができるのか」を楽しいストーリーと可愛らしくしかも的確なイラスト、そして数式をまったく用いることなく解説している画期的な内容です。 登場する
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