スモールデータ解析と機械学習 | Ohmsha
第1章 スモールデータとは 1.1 ビッグデータからスモールデータへ 1.2 スモールデータ解析の特徴 1.3 本書の構成 第2章 相関関係と主成分分析 2.1 データの前処理 2.2 共分散と相関関係 2.3 相関関係≠因果関係 2.4 多変数間の相関関係 2.5 主成分分析（PCA）とは 2.6 データの特徴 2.7 第1主成分の導出 2.8 第r主成分の導出 2.9 PCAの数値例 2.10 主成分数の決定 2.11 PCAの行列表現 2.12 PCAと特異値分解 第3章 回帰分析と最小二乗法 3.1 回帰分析とは 3.2 最小二乗法 3.3 回帰係数と相関係数 3.4 最小二乗法の幾何学的意味 3.5 ガウス-マルコフの定理 3.6 最尤法と最小二乗法 3.7 多重共線性の問題 3.8 サンプル数が入力変数の数よりも少ない場合 3.9 擬似逆行列を用いる方法 3.10 主成分回帰（
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
PyTorchによる物体検出 | Ohmsha
はじめに 目次 第1章 PyTorch によるプログラミング 1.1 ニューラルネット 1.1.1 人工知能と関数推定 1.1.2 パラメトリックモデルと回帰 1.1.3 ニューラルネットは関数 1.1.4 ニューラルネットのパラメータ 1.2 最急降下法と誤差逆伝播法 1.2.1 ニューラルネットにおける学習と損失関数 1.2.2 最急降下法 1.2.3 誤差逆伝播法 1.2.4 ミニバッチ学習と確率的勾配降下法 1.3 Define-by-run と自動微分 1.3.1 合成関数と計算グラフ 1.3.2 計算グラフを利用した勾配計算 1.3.3 Define-by-run 1.4 Tensor とNumPy 1.4.1 Tensor の作成 1.4.2 Tensor と数値の四則演算 1.4.3 Tensor どうしの四則演算 1.4.4 Tensor の行列積 1.4.5 Tenso
PythonによるTCP/IPソケットプログラミング | Ohmsha
本書は、Pythonによる実装を前提として、ソケットプログラミングに必要な知識をわかりやすく解説する入門書です。TCP/IPやソケットの原理を説明したのち、Pythonでソケットを実装する基礎的方法を示していきます。さらに、Python固有の機能を用いたプログラミング例（モジュールを利用したサーバ実装など）を紹介します。 ダウンロードできるサンプルプログラムが多数掲載されているので、実際に試しながら読み進めて、知識と技術を身につけてください。 【本書の基本環境】 本書は、Windows・Annaconda・Python3の使用を基本としています。 しかし、使用しているモジュールはごく標準的であるため、それ以外の環境でも、本書で使用しているプログラムは問題なく動作すると考えられます。 【本書内で使用するPythonモジュール】 socket sys datetime threading os
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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