「honto 本の通販ストア」サービス終了及び外部通販ストア連携開始のお知らせ
詳細はこちらをご確認ください。
- みんなの評価
- あなたの評価 評価して"My本棚"に追加 評価ありがとうございます。×
- カテゴリ:一般
- 発売日:2023/03/31
- 出版社: 講談社
- サイズ:21cm/231p
- 利用対象:一般
- ISBN:978-4-06-530993-3
読割 50
紙の本
物理のためのデータサイエンス入門
著者 植村 誠 (著)
科学の営みにデータの力を活かそう! 統計の初歩から、ベイズ推定、MCMC、ニューラルネットまで、初めて活用する人に向けて物理学ならではの視点で解説する。Pythonコード...
物理のためのデータサイエンス入門
物理のためのデータサイエンス入門
ワンステップ購入とは ワンステップ購入とは
このセットに含まれる商品
前へ戻る
- 対象はありません
次に進む
商品説明
科学の営みにデータの力を活かそう! 統計の初歩から、ベイズ推定、MCMC、ニューラルネットまで、初めて活用する人に向けて物理学ならではの視点で解説する。Pythonコードも掲載。【「TRC MARC」の商品解説】
★いま物理学と密接に関わるデータサイエンスの世界に飛び出そう!
統計の初歩から、ベイズ推定、MCMC、さらにはニューラルネットまで、
初めて活用する人に向けて物理学者ならではの視点で解説。
付録にPythonコードを付した。
【主な内容】
第0章 データサイエンス、機械学習……何が嬉しいの?
第1章 推定と検定
第2章 高次元のモデルへ
第3章 ベイズモデリング
第4章 マルコフ連鎖モンテカルロ法
第5章 正則化とスパースモデリング
第6章 判別モデル
第7章 ガウス過程
第8章 ニューラルネットワーク
付録A Pythonプログラム【商品解説】
目次
- 第0章 データサイエンス、機械学習……何が嬉しいの?
- 第1章 推定と検定
- 第2章 高次元のモデルへ
- 第3章 ベイズモデリング
- 第4章 マルコフ連鎖モンテカルロ法
- 第5章 正則化とスパースモデリング
- 第6章 判別モデル
- 第7章 ガウス過程
- 第8章 ニューラルネットワーク
- 付録A Pythonプログラム
著者紹介
植村 誠
- 略歴
- 〈植村誠〉京都大学大学院理学研究科物理学・宇宙物理学専攻博士課程修了。博士(理学)。広島大学宇宙科学センター准教授。主な研究分野は観測天文学。
あわせて読みたい本
前へ戻る
- 対象はありません
次に進む
この著者・アーティストの他の商品
前へ戻る
- 対象はありません
次に進む