みんなの圏論 - 共立出版
科学分野で横断的に使うことのできる精密かつ柔軟かつ一貫性のあるモデル化言語としての圏論への入門書 圏論は1940年代に数学の異なる領域をまとめて統一的に扱うために考案された。そして、数学の中の異質な分野間での強力な情報交換を可能にすることにおいて目覚ましい成功を収めている。本書は、科学全般にわたる精密かつ柔軟かつ一貫性のある言語として圏論が数学以外でも役立つことを示す。情報は本質的に変化を伴い、一つのアイディアも数え切れないやり方で体系化され再構成されうる。そしてそのように構成された構造どうしを翻訳する能力は、さまざまな科学においてますます重要になってきている。圏論は情報をモデル化するための統一した枠組みを提供し、それは専門分野間での知識の移転を円滑に進める。 本書は、読みやすく素直なスタイルで書かれていて、数学の前提知識をあまり必要としないので、厳密であるものの数学者でなくても取り組みや
コンパイラ - 共立出版
本書は、プログラミングやコンピュータに興味を持つ者が、コンパイラの原理と構造、さらにその開発方法を基礎から理解するためのテキストである。 コンパイラの理解は、コンピュータの原理やプログラムの実行のしくみを理解する基礎である。そこで本書では、チューリングらによって確立された計算可能性の理論と万能計算機の構築方法を基礎として、コンパイラを含むプログラミング言語処理系の構築原理とその構造を解説する。これらの理解を基に、コンパイラ実現のための主要な基盤技術を、その原理とその背後にある考え方を含め習得することを目標とする。この考え方を理解することができれば、従来難解と受け止められているLR構文解析や多相型の型推論などの技術も見通し良く習得できる。 これらのコンパイラの原理と構造の理解に加えて、先端的言語コンパイラの開発方法を習得するために、実際に実行可能なインタープリタと抽象機械へのコンパイラを開発
実用的でないPythonプログラミング - 共立出版
本書ではPythonを使い、火星や木星や銀河の最果てを、詩人の魂を、高度な金融の世界を、選挙の不正を、ゲーム・ショーのトリックを、探っていく。マルコフ連鎖解析のような技術を使って俳句を詠み、モンテカルロ・シミュレーションで金融市場をモデル化し、イメージ・スタッキングで天体写真を改善し、遺伝的アルゴリズムで巨大なネズミを育てる。それとともにpygame、Pylint、pydocstyle、tkinter、python-docx、matplotlib、pillowといったモジュールの経験を楽しく積むことができる。 この本は2冊目のPythonの本とみなすことができる。完全な初心者向けの本や入門クラスの後に続く本、あるいは補完する本となることを狙っている。「impractical」（実用的でない）というタイトルに反して、本書の内容はかなり実用的で、文字列やコレクションの操作といった基本的なことか
簡潔データ構造 - 共立出版
2019年度大川出版賞受賞！ 簡潔データ構造とは、データをエントロピーの限界まで圧縮して保存しつつ、検索等の処理を行う際にはあたかも非圧縮のデータに対してアクセスしているように扱えるデータ構造である。データを圧縮することにより、これまでのデータ構造よりも多くのデータを扱えるようになる。扱うデータによっては 1/100 まで圧縮できる。2000年以降、多くの理論的・実用的データ構造が提案されており、ゲノム情報処理等では実際に使われている。 本書は、基本的な簡潔データ構造（ビットベクトル、文字列、木構造等）の理論を説明する。初期の簡潔データ構造は非常に難解なものが多く、実装しても性能の出ないことが容易に想像できたが、後に提案されたものは理論的性能を保ったまま簡単化されており、容易に実装可能であり実際の性能も良い。本書ではそのようなデータ構造を中心に説明しているため、簡潔データ構造を実問題に適用
大規模データのマイニング - 共立出版
ウェブやインターネットコマースの隆盛によって、とてつもなく巨大なデータセットが出現し、そして、データマイニングによってそれらから情報が抽出されている。 巨大なデータに対するマイニングにおいては、従来から知られているアルゴリズムがそのままでは機能しないことが多い。巨大なデータを扱う上でこれまでとは違った処理戦略や技法が必要となる。 本書はデータマイニングにおいて重要な問題の解決に使われてきており、さらに巨大なデータセットに対しても使用できる実用的なアルゴリズムを、データベースやウェブ技術の分野で著名な原著者が解説する。 まず、データマイニングの本質や、データマイニングがどのように扱われているかを概観する。次に、今後非常に大量のデータの解析を行う際に、クラウドコンピューティングとともに重要視されると考えられ、この後の章の議論に必須のものとなるマップレデュースを解説する。その後、類似するアイテム
とある弁当屋の統計技師（データサイエンティスト） - 共立出版
“とある弁当屋”を舞台に、いま話題のデータサイエンティストが活躍するユニークな統計の入門書！ 本書では、物語風に統計解析の目的と方法を解説します。具体的には、最近注目を浴びている「データサイエンティスト」を主人公にみたて、顧客であるお弁当屋さんの売上向上を目指して活躍するという筋立てです。主人公が、お店の看板娘に解説するという形式で、統計の基礎概念、方法論、また応用について懇切丁寧に解き明かします。通勤通学の電車の中でも通読できるよう、できるだけ単純化した説明を試みました。そこで、机に向かってじっくり本書の内容を復習したいという読者には、サポートサイトを用意する予定です。統計学なんかまるで縁がなかった、習ったかもしれないけどもう忘れたという社会人や大学生、数学Iの「データの分析」がわけ分からんという高校生に贈ります。 序 カッコいいデータサイエンティスト 第1章 データの要約 データから情
NASAに学ぶ 英語論文・レポートの書き方 - 共立出版
待望の英文ライティングの定番、「NASAテクニカルライティング ハンドブック」新発売！！ 本書はnativeに支持されてきた、各方面で尊重されているNASAのテクニカルライティングの バイブル本、"Grammar、 Punctuation、 and Capitalization: A Handbook for Technical Writers and Editors"（NASA SP-7084(1998)）をNASA当局の許可を受けて、新しく改訂増補した翻訳・解説書です。 原書は、本来の意図とは異なる英文を書いてしまうことが重大な結果につながる、NASAならではの英文ライティングの指南書である。ここで示されている例文は、NASAの研究者・技術者によって書かれた実際の書類から抽出されているので（いわゆる"例文のための例文"ではない）、非常に説得力がある。 本書はテクニカルライティングを正し
データ学習アルゴリズム - 共立出版
「学習するとはどのようなことか」についての研究は、データを手にして実世界を見つめようとする人々の助けとなっていることはもちろん、数理科学や物理学とも密接な関係を持ちながら、大きな発展を遂げつつあります。 本書は、情報・数理分野における「学習」という概念に初めて出会う人のために、基礎的な事項をわかりやすく紹介しています。予備知識としては線形代数と微分積分の初歩で十分であり、実データを扱った経験も必要としません。また、本書を読みこなす上で必要となる確率・統計の基本的知識は最終章にまとめられています。したがいまして、他の文献を改めて調べるというようなことは無用です。 さらに、各章・各節が独立に読める構成になっていますので、読者が興味を持たれる個所から自由に読み進むことができるのも、大きな特長です。 第1章 学習と確率 1.1 学習とは 1.2 確率変数と情報科学 1.3 確率と推論 1.4 確率
統計的信号処理 - 共立出版
統計的信号処理は科学技術の多くの分野で用いられているが、初学者がノイズの取り扱いや推定問題などを学ぼうとする場合、適切な和文の入門書や教科書が存在していなかった。 本書は理工学部の3-4年生から大学院の修士課程の学生を対象に、ノイズの重畳した観測データから関心対象の信号を推定するために必要な知識を体系的に解説している。 確率の基礎や正規分布を学習の後、最尤推定方とその応用である最小二乗法について解説してあり、後半ではベイズ推定についても基礎的な事柄を解説してある。 ほとんどの数式は導出を省略せずに記載しており、読者が基礎的な事柄から応用まで体系的に理解できるよう解説されている。 第1章 確率の基礎 1.1 確率と確率分布 1.2 確率変数の変換 1.3 確率変数の期待値と分散 1.4 多変数の確率分布 1.5 共分散と確率変数の独立 1.6 ベクトル型確率変数 問題 第2章 正規分布 2.
データマイニングと集合知 - 共立出版
データマイニングは一言でいえば、応用が対象とする大量のデータの中から、頻出するパタンや意味のある構造を発見することである。伝統的には、バスケット分析や、顧客の分類、クラスタリングを基にしたマーケティング、クレジットの不正利用の発見などに応用されている。また新しいところでは、WebページやXMLドキュメントの分類やクラスタリング、検索、センサネットワークを用いた人間の行動予測や快適性を考慮した省エネルギー化への貢献、地理情報への応用、生物情報学への応用など、データマイニングの応用分野は拡大し続けている。 本書はデータマイニングの基本概念や基本タスクとそのためのアルゴリズムをわかりやすく説明する。また、大規模化した現代のデータ（いわゆる“ビッグデータ”）の特徴である3つのV（大きさ、多様性、速度）を意識して、発展的な手法も合わせて説明する。さらには最近注目されている集合知を、ソーシャルメディア
これなら分かる応用数学教室 - 共立出版
本書は信号処理、画像処理を含めたあらゆるデータ解析に必要な線形計算の基礎技術を線形代数や解析学を学んでいない者にも理解できるように"重ね合わせの原理"という切り口から紹介するものである。「最小二乗法」、「直交関数展開」、「フーリエ解析」、「離散フーリエ解析」、「固有値問題と2次形式」、「主軸変換とその応用」、「ウェーブレット解析」の7章からなり、各々を数学的基礎に絞り、多数の例題を通して簡潔に説明している。また随所に「先生」と「学生」との「ディスカッション」を挿入し、基礎事項を復習するとともに、読者の興味を引くやや高度な話題を取り上げたり、学問のあり方や勉強の仕方を論じている。さらに頻繁に「チェック」項目を挿入し、基本的なことを何度も繰り返すとともに、着眼点や覚え方のコツまで指示している。ここまで学習意欲の喚起に徹底したものはわが国で初めてではないかと思われる。 第1章 最小二乗法 1.1
これなら分かる最適化数学 - 共立出版
最適化手法とは、利益、損失などの望ましい、あるいは望ましくない値を最大、または最小にするように設計する手法である。従来から経営学やオペレーションズリサーチ(OR)の中心テーマであったが、計算機技術の進歩によって過去には不可能と思われた複雑な問題が実際的な時間で解けるようになり、今日ではあらゆる工学分野、特に電子、情報、通信技術の設計のほとんどに浸透している。 本書はこの立場から、最適化手法の入門書として書かれたもので、経営学やORのみならず、統計的最適化や機械学習に関する話題も扱っている。また、各手法を紹介するだけでなく、その数学的背景の解説に力点を置いている。 本文中では最適化手法の要領を理解させることに重点を置き、例題を多く用いてやさしく解説している。中には独自の説明法を採用している箇所もある。また、内容の幅を広げ、読者により関心が高まるよう、本文を補足する、関連する話題や注意すべき事
情報推薦システム入門 - 共立出版
なぜ衝動買いしてしまうのか？ 蓄積されるあなたの思考（嗜好） この1冊で推薦システムの体系を網羅 本書は、推薦システムに関する基本的な技術から最先端のトピックまでを体系的にまとめられており、情報推薦分野の概観を把握するのに最適の入門書である。推薦システムは、情報検索や情報フィルタリング、文書分類など、さまざまな研究領域における基礎となり、機械学習やデータマイニング、知識ベースシステムなど、異なる分野の手法が用いられている。本書では、これらの分野の概説が丁寧に説明されている。学生から社会人までにお勧めする。日常から経験している情報推薦技術とは何か、いかにして推薦内容を決めているのかについて体系的に学べる入門書！ 第1章 はじめに 1.1 第1部：基本概念への手引き 1.2 第2部：最新動向 第2章 協調型推薦 2.1 ユーザベースの最近傍推薦 2.2 アイテムベースの最近傍推薦 2.3 評価
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