『ゼロから作るDeep Learning ❷』公開レビューのお知らせ
コンピュータの専門書としては異例の大ヒットを記録した『ゼロから作るDeep Learning』の続編の公開レビューを行います。 レビュー期間は2月28日（水）から4月13日（金）までの1ヶ月半です。 レビューはDropboxのコメント機能を利用して行います。 Dropboxアカウントをお持ちの方はどなたでも参加可能です。 https://www.dropbox.com/sh/ev6a40fbagw2qtz/AABF2zxkvo12H7-b25eYxsBKa?dl=0 いただいた指摘内容は、著者と出版社で相談のうえ取捨選択して原稿へ反映させていただきます。 レビューに貢献していただいた方のお名前（あるいはアカウント名）を、本書の「謝辞」の欄に記載させていただきます。もちろん、記載の有無はレビューアの意思に従います。 なお『ゼロから作るDeep Learning ❷』は、全国の有名書店さんやA
PythonとJavaScriptではじめるデータビジュアライゼーション
Webからデータを取得して、効率よく整理、分析を行い効果的な可視化を実現するには、さまざまなツールとテクニックが必要です。 本書ではPythonとJavaScriptを使い分け、それぞれの言語の強みを最大限利用します。 PythonのBeautifulSoupとScrapyでデータを取得、pandas、Matplotlib、Numpyでデータ処理を行い、Flaskフレームワークを使ってデータを配信、JavaScriptのD3.jsを使ってインタラクティブなWeb可視化を実現します。データの収集からアウトプットまでの全体を視野に入れて解説しているので、実際にコードを追いながら、この一冊でデータ分析プロセスの全体像を理解できます。 まえがき はじめに 1章 開発環境の準備 1.1 本書で扱うコード 1.2 Python 1.2.1 Anaconda 1.2.2 Anacondaインストールの確
退屈なことはPythonにやらせよう
関連ファイル サンプルコード（日本語版） サンプルコード（原著者） 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、刷り年月日をご確認の上、ご利用ください。 正誤表 訳者まえがき まえがき 第Ⅰ部 Pythonプログラミングの基礎 1章 Python入門 1.1 式をインタラクティブシェルに入力する 1.2 整数、浮動小数点数、文字列型 1.3 文字列の連結と複製 1.4 変数に値を格納する 1.4.1 代入文 1.4.2 変数名 1.5 最初のプログラム 1.6 プログラムを分析する 1.6.1 コメント 1.6.2 print()関数 1.6.3 input()関数
すごーい！オライリーオリジナル サーバルTシャツを貰おう！ - 2017年4月のWeb直販キャンペーン
すごーい！オライリーオリジナル サーバルTシャツを貰おう！ - 2017年4月のWeb直販キャンペーン 本キャンペーンは終了しました。ご応募いただいた皆さまありがとうございました。 皆さまこんにちは。2017年4月のWeb直販キャンペーンのお知らせです。 今月のキャンペーンは4月9日に開催された「技術書典2」の会場で大好評だったアイテムの登場です。『Javaパフォーマンスチューニング 第2版』のカバーを飾るアニマル、サーバルをプリントしたTシャツをプレゼント。 本書は2003年に発売されましたが、現在は品切、重版未定となっておりご購入いただくことはできません。ちなみに本書のカバーアニマルの解説には以下のように解説されています。 Java Performance Tuningの表紙の動物はサーバル（Leptailarus serval）です。この足の長い猫は、北部のサハラ砂漠など極端に乾燥し
ゼロから作るDeep Learning
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
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