Ｐｙｔｈｏｎ意思決定の数理入門
発売日：2022年8月
- ページ数
- ３２９ｐ
- ISBN
- 978-4-274-22898-8
- 著者情報
- 橋本 洋志（ハシモト ヒロシ）
１９８８年早稲田大学大学院理工学研究科博士後期課程単位取得退学。現在、東京都立産業技術大学院大学・教授。工学博士（早稲田大学）
牧野 浩二（マキノ コウジ）
２００１年東京工業大学大学院理工学研究科修了。現在、山梨大学大学院総合研究部工学域・准教授。博士（工学）（東京工業大学）
佐々木 智典（ササキ アキノリ）
１９８８年東京工科大学大学院バイオ・情報メディア研究科博士後期課程修了。現在、東京都立産業技術研究センター、博士（工学）（東京工科大学）
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商品説明
さまざまな意思決定の数理や現象をＰｙｔｈｏｎで体験して学ぼう！
本書は、数理的に扱える意思決定の基礎を、Ｐｙｔｈｏｎを用いたシミュレーションや分析によって実際に試しながら学ぶものです。
アンカリング効果の評価法、ベイズ推定に基づいた信憑性の変化、エージェントや強化学習を適用した意思決定、不完備情報ゲーム、集団の意思決定などを解説しています。
本書では、意思決定のモデルの立て方、意思の測定分析などの説明に重点を置き、計算やシミュレーションの詳細な説明よりはＰｙｔｈｏｎによる実行に基づいて学ぶ体験学習のかたちをとります。また、すべてのプログラムはＪｕｐｙｔｅｒ Ｎｏｔｅｂｏｏｋ形式で配布し、読者の手もとで実行ができるようにしています。
さまざまな意思決定の数理や現象をPythonで体験して学ぼう！
本書は、数理的に扱える意思決定の基礎を、Pythonを用いたシミュレーションや分析によって実際に試しながら学ぶものです。
アンカリング効果の評価法、ベイズ推定に基づいた信憑性の変化、エージェントや強化学習を適用した意思決定、不完備情報ゲーム、集団の意思決定などを解説しています。
本書では、意思決定のモデルの立て方、意思の測定分析などの説明に重点を置き、計算やシミュレーションの詳細な説明よりはPythonによる実行に基づいて学ぶ体験学習のかたちをとります。また、すべてのプログラムはJupyter Notebook形式で配布し、読者の手もとで実行ができるようにしています。
商品詳細
- 出版社名
- オーム社
- サイズ
- ２４ｃｍ
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
注意事項
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