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紙の本
化学のためのPythonによるデータ解析・機械学習入門 改訂2版
著者 金子 弘昌 (著)
化学・化学工学分野でPythonを使って機械学習を行うための入門書。データ解析・機械学習の基本から、プロセス管理の実践までを解説。サンプルプログラムのダウンロードサービス...
化学のためのPythonによるデータ解析・機械学習入門 改訂2版
化学のための Pythonによるデータ解析・機械学習入門 (改訂2版)
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商品説明
化学・化学工学分野でPythonを使って機械学習を行うための入門書。データ解析・機械学習の基本から、プロセス管理の実践までを解説。サンプルプログラムのダウンロードサービス付き。コードを改訂するなどした改訂2版。【「TRC MARC」の商品解説】
化学・化学工学分野でPythonを使って機械学習を行うための入門書
本書は、化学・化学工学分野でPythonを使って機械学習を行うための入門書です。
これまでに蓄積してきた実験/製造データをデータ解析・機械学習を用いて分析することで、いままでとはまったく別のアプローチで材料開発を加速させたり、プロセス管理を効率化・安定化させたりすることができます。なぜなら、実験や製造データは、目に見えない、研究者・技術者の知識・知見・経験・勘の宝庫だからです。そして、データ解析・機械学習を用いることで、これらを目に見える形にすることができるからです。
読者が一から実践できるよう、Pythonのインストール方法、データ解析・機械学習の基本理論から、材料設計、分子設計、プロセス管理について実際にサンプルプログラムとサンプルデータセットを使った実践までを丁寧に解説しています。【商品解説】
目次
- 第1部 Python と統計の基礎知識
- 第1章 Pythonの基礎
- 第2章 データの図示
- 第2部 データ解析・機械学習の基礎
- 第3章 多変量データとデータの可視化
- 第4章 化学データを用いたモデリング
- 第5章 回帰モデル・クラス分類モデルの適用範囲
- 第3部 化学・化学工学データでの実践のしかた
- 第6章 材料設計,分子設計,医薬品設計
- 第7章 時系列データの解析
著者紹介
金子 弘昌
- 略歴
- 〈金子弘昌〉東京大学大学院工学系研究科博士課程修了(化学システム工学専攻)。博士(工学)。明治大学理工学部応用化学科准教授。
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