ということで、私の例をいくつか出してみようと思います。 モノリスからマイクロサービスへ マイクロサービス・アーキテクチャの著者による、モノリスからの移行をガイドするような雰囲気のするこの本ですが、この本は第6章「終わり」にから、この一節です: 他人の事例から学ぶべき教訓があるのは事実だが、自分のコンテキストでうまく機能するアプローチを見つけるには、時間をかけなければならない。 これはあらゆるプラクティスに言えることで、私は事あるごとに「スクラムをそのまま導入するのは無駄だ」とか「守破離っていうやつは苦手だ」とか言い続けているんですが、それはつまり、先人のプラクティスは様々な状況（コンテキスト）があるなかで成功した事例であり、コンテキストが異なる現場に持ち込んでもうまく機能するかは未知なのです。なので、そのプラクティスが前提としているコンテキストとソリューションを理解しつつ、自分たちのコンテ

本稿は、2020年7月27日に公開した記事を、2022年7月5日の最新情報に合わせて改訂したものです。各項目の内容をアップデートし、無料ではなくなった『Deep Learning with PyTorch』をカットした代わりにベストセラーである『An Introduction to Statistical Learning』を追記しました。

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Author:くるぶし（読書猿） twitter:@kurubushi_rm カテゴリ別記事一覧 新しい本が出ました。 読書猿『独学大全』ダイヤモンド社 2020/9/29書籍版刊行、電子書籍10/21配信。 ISBN-13 : 978-4478108536 2021/06/02 11刷決定 累計200,000部（紙＋電子） 2022/10/26　１４刷決定 累計260,000部（紙＋電子） 紀伊國屋じんぶん大賞2021　第３位 アンダー29.5人文書大賞2021 新刊部門 第１位 第２の著作です。 2017/11/20刊行、４刷まで来ました。 読書猿 (著) 『問題解決大全』 ISBN:978-4894517806 2017/12/18 電書出ました。 Kindle版・楽天Kobo版・iBooks版 韓国語版 『문제해결 대전』、繁体字版『線性VS環狀思考』も出ています。 こちらは１０刷

習うより慣れろ、学ぶより真似ろ。 やりなおし数学シリーズ。いつもと違うアタマの部分をカッカさせながら、3週間で一気通貫したぞ。もとは小飼弾さんへの質問「数学をやりなおす最適のテキストは?」から始まる。打てば響くように、吉田武「オイラーの贈物」が返ってくる……が、これには幾度も挫折しているので、「も少し入りやすいものを」リクエストしたら、これになった。 本書の特徴は、「つながり」。アラカルト方式を改め、高校数学の体系を一本化しているという。なるほど、上巻の「数と式」の和と差の積の形に半ば強引に持ち込むテクは、下巻の積分の展開でガンガン使うし、図形と関数はベクトルと行列の基礎訓練だったことに気づかされる。ベクトルが行列に、行列が確率行列に、さらに行列がθの回転運動や相似変換に「つながっている」ことが「分かった」とき、目の前がばばばーーーっと広がり、強制覚醒させられる。 上巻 1章　数と式 2章

2010年07月13日17:00 カテゴリ書評/画評/品評Math 書評 - 統計を学ぶ三冊+1 返答に窮する問題というのがある。 私の場合、そのうちの一つは「統計を学ぶときに読むべき本」というものだ。 すごく悩ましい。現時点で「特効薬」とか「決定打」というのは見当たらない。Perlのラクダ本や、JavaScriptのサイ本といった、いわゆるバイブルは存在しない。 が、AIDSにカクテル療法があるように、統計もカクテル読みで学ぶ事は出来る。というわけで現時点で最強のカクテルならこうなるというものを取り上げてみたい。 結論から言うと、「マンガ統計学入門」で統計の世界を鳥瞰しつつ、「運は数学にまかせなさい」で統計の落とし穴に実際にはまってみながら、「統計学入門 (基礎統計学)」と「STATISTICS HACKS」の問題を手を動かして解いてみる、ということになる。うち"STATISTICS H

集合知プログラミング 作者: Toby Segaran,當山仁健,鴨澤眞夫出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2008/07/25メディア: 大型本購入: 91人 クリック: 2,220回この商品を含むブログ (277件) を見る当初はサンプルコードがPythonということで購入した本書ですが、読んでみると内容の素晴らしさに驚嘆しました。私が今までに読んだオライリーシリーズでも屈指の名作だと思います。 『集合知プログラミング』とは 『集合知プログラミング』は、Amazonの協調フィルタリングのように、ウェブ上のデータを収集してユーザーの嗜好にあったコンテンツを推薦したり、大量のデータを分かりやすく分類・可視化するプログラムを簡単に実装する技術を解説した書籍です。Webプログラミングをかじったことのある方でしたら、だれしもAmazonのような推薦サービスを作ってみたいと思ったこと