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目次

Python言語によるプログラミングイントロダクション データサイエンスとアプリケーション 第2版

Python言語によるプログラミングイントロダクション データサイエンスとアプリケーション 第2版 (世界標準MIT教科書)

  • ジョンVグッターク(著)/ 久保幹雄(監修・訳)/ 麻生敏正(訳)/ 木村泰紀(訳)/ 小林和博(訳)/ 斉藤佳鶴子(訳)/ 関口良行(訳)/ 鄭金花(訳)/ 並木誠(訳)/ 兵藤哲朗(訳)/ 藤原洋志(訳)
  • 第1章 さあ,始めよう!
  • 第2章 Pythonの概要
    • 2.1 Pythonの基礎入門
    • 2.2 分岐プログラム
    • 2.3 文字列と入力
    • 2.4 繰返し
  • 第3章 簡単な算術プログラム
    • 3.1 総当り
    • 3.2 forループ
    • 3.3 近似解と2分法
    • 3.4 浮動小数点数型の利用に関する注意
    • 3.5 ニュートン−ラフソン法
  • 第4章 関数,スコープ,抽象化
    • 4.1 関数とスコープ
    • 4.2 仕様
    • 4.3 再帰
    • 4.4 広域変数
    • 4.5 モジュール
    • 4.6 ファイル
  • 第5章 構造型,可変性と高階関数
    • 5.1 タプル
    • 5.2 範囲
    • 5.3 リストと可変性
    • 5.4 オブジェクトとしての関数
    • 5.5 文字列,タプル,範囲とリスト
    • 5.6 辞書
  • 第6章 テストとデバッグ
    • 6.1 テスト
    • 6.2 デバッグ
  • 第7章 例外とアサーション
    • 7.1 例外の処理
    • 7.2 フロー制御機構としての例外
    • 7.3 アサーション
  • 第8章 クラスとオブジェクト指向プログラミング
    • 8.1 抽象データ型とクラス
    • 8.2 継承
    • 8.3 カプセル化と情報隠蔽
    • 8.4 発展例:住宅ローン
  • 第9章 計算複雑性入門
    • 9.1 計算複雑性についての考察
    • 9.2 漸近記法
    • 9.3 いくつかの重要な計算複雑性のクラス
  • 第10章 いくつかの単純なアルゴリズムとデータ構造
    • 10.1 探索アルゴリズム
    • 10.2 ソーティングアルゴリズム
    • 10.3 ハッシュ表
  • 第11章 プロットとクラス
    • 11.1 PyLabを用いたプロット
    • 11.2 住宅ローン残高の図示
  • 第12章 ナップサック問題とグラフ最適化問題
    • 12.1 ナップサック問題
    • 12.2 グラフ最適化問題
  • 第13章 動的計画法
    • 13.1 フィボナッチ数列,再考
    • 13.2 動的計画法と0/1ナップサック問題
    • 13.3 動的計画法と分割統治
  • 第14章 ランダムウォークと可視化
    • 14.1 ランダムウォーク
    • 14.2 酔歩
    • 14.3 偏りのあるランダムウォーク
    • 14.4 仕掛けを持つ場
  • 第15章 確率,統計とプログラム
    • 15.1 確率を用いたプログラム
    • 15.2 簡単な確率計算
    • 15.3 推計統計学とシミュレーション
    • 15.4 分布
    • 15.5 ハッシュと衝突
    • 15.6 良いチームはどれくらい勝つ?
  • 第16章 モンテカルロ・シミュレーション
    • 16.1 パスカルの問題
    • 16.2 「パスライン」か「ドントパス」か
    • 16.3 性能を上げるために参照表を使う
    • 16.4 πを求める
    • 16.5 シミュレーションモデルに関する結びのことば
  • 第17章 標本抽出と信頼区間
    • 17.1 ボストンマラソンの標本抽出
    • 17.2 中心極限定理
    • 17.3 平均の標準誤差
  • 第18章 実験データの理解
    • 18.1 バネの振舞い
    • 18.2 発射体の振舞い
    • 18.3 指数的に分布するデータに適合させる
    • 18.4 理論が得られないとき
  • 第19章 無作為試験(無作為抽出試験)と仮説の照合
    • 19.1 有意性のチェック
    • 19.2 p値に注意せよ
    • 19.3 片側検定と1標本検定
    • 19.4 有意性の有無
    • 19.5 標本サイズNの決め方
    • 19.6 多重仮説検定
  • 第20章 条件付き確率とベイズ統計
    • 20.1 条件付き確率
    • 20.2 ベイズの定理
    • 20.3 ベイズ更新
  • 第21章 うそ,真っ赤なうそ,そして統計
    • 21.1 ごみ入れごみ出し(ガイゴー)
    • 21.2 検定は完璧ではない
    • 21.3 図は人をだますもの
    • 21.4 偽りの因果の誤り
    • 21.5 統計的測定は,ストーリー全体を表すわけではない
    • 21.6 サンプリングの偏り
    • 21.7 文脈が重要である
    • 21.8 外挿に注意せよ
    • 21.9 テキサスの名射撃手の誤り
    • 21.10 百分率は混乱を呼ぶ
    • 21.11 統計的に有意な差は,無意味であるかもしれない
    • 21.12 回帰の誤謬
    • 21.13 よく用心せよ
  • 第22章 機械学習はやわかり
    • 22.1 特徴ベクトル
    • 22.2 距離
  • 第23章 クラスタリング
    • 23.1 Clusterクラス
    • 23.2 k−平均クラスタリング
    • 23.3 不自然な例
    • 23.4 より不自然さの少ない例
  • 第24章 分類法
    • 24.1 分類器の評価
    • 24.2 ランナーの性別予想
    • 24.3 k−近傍法
    • 24.4 回帰をもとにした分類器
    • 24.5 タイタニック号からの生還
    • 24.6 まとめ
  • 付録A Python 3.5簡易マニュアル

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