データサイエンスと機械学習 理論からＰｙｔｈｏｎによる実装まで
- ページ数
- ３９０ｐ
- ISBN
- 978-4-8079-2029-7
- 著者情報
- Ｋｒｏｅｓｅ，Ｄｉｒｋ Ｐ．（ＫＲＯＥＳＥ，ＤＩＲＫ Ｐ．）（Ｋｒｏｅｓｅ，Ｄｉｒｋ Ｐ．）
オーストラリア、クイーンズランド大学数学・統計学教授。数学、統計学、データサイエンス、機械学習、モンテカルロ法など幅広い分野で１２０本以上の論文と５冊の著書を出版している。適応的モンテカルロ法である交差エントロピー法のパイオニアとして広く知られ、その手法は科学、工学、金融などの分野において推定や最適化が困難な問題に対する解法として世界中で利用されている
Ｂｏｔｅｖ，Ｚｄｒａｖｋｏ Ｉ．（ＢＯＴＥＶ，ＺＤＲＡＶＫＯ Ｉ．）（Ｂｏｔｅｖ，Ｚｄｒａｖｋｏ Ｉ．）
オーストラリア、シドニーのニューサウスウェールズ大学に勤務。オーストラリア数理科学研究所でデータサイエンスと機械学習の講義を担当している。２０１８年、数理科学の優れた研究に対して贈られるオーストラリア科学アカデミリーのクリストファー・ヘイデ・メダルを受賞している
Ｔａｉｍｒｅ，Ｔｈｏｍａｓ（ＴＡＩＭＲＥ，ＴＨＯＭＡＳ）（Ｔａｉｍｒｅ，Ｔｈｏｍａｓ）
クイーンズランド大学数学・統計学上席講師。研究テーマは応用確率論、モンテカルロ法から応用物理学、レーザーにおける極めて普遍的な自己混合効果まで多岐にわたる。１００本以上の論文を発表し、特許も所有している
Ｖａｉｓｍａｎ，Ｒａｄｉｓｌａｖ（ＶＡＩＳＭＡＮ，ＲＡＤＩＳＬＡＶ）（Ｖａｉｓｍａｎ，Ｒａｄｉｓｌａｖ）
クイーンズランド大学数学・統計学講師。応用確率論、機械学習、コンピュータサイエンスに関連する研究を行っている。これまでに２０本以上の論文と２冊の本を出版している
セブン-イレブン受取り(送料無料)
発送目安
発売日（発売日以降は当日）～2日で発送
宅配（送料¥550税込）
発送目安
発売日（発売日以降は当日）～2日で発送
交通状況・天候の影響や注文が集中した場合等、お届けにお時間をいただく場合がございます。
商品説明
数理を学び基礎を固め，Pythonで実践．理論と実装の両面からバランスよく学べる教科書．現代流のデータ解析を基礎から学びたいと考えている多くの方々にとって必携の一冊！
目次
1．データの取込み，要約，可視化
2．統計的学習
3．モンテカルロ法
4．教師なし学習
5．回帰
6．正則化とカーネル法
7．分類
8．決定木とアンサンブル法
9．深層学習
付録（線形代数と関数解析／多変数関数の微分と最適化／確率と統計）
演習問題とその解答は下記より入手可（準備中）
商品詳細
- シリーズ名
- ＤＩＧＩＴＡＬ ＦＯＲＥＳＴ
- 出版社名
- 東京化学同人
- サイズ
- ２６ｃｍ
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
- 原題
- 原タイトル：Ｄａｔａ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ
注意事項
- 本の帯に関して
- 帯つきでの出荷はお約束しておりません。
商品ページに、帯のみに付与される特典物等の表記がある場合でも、確実に帯つきでの出荷はお約束しておりません。
また、帯は商品の一部ではなく「広告扱い」のため、帯の有無・破損による交換や返品は承っておりません。 - 版・表紙について
- 版・表紙（カバー）のご指定は承っておりません。ご注文いただくタイミングによっては、お届けする商品の版や表紙が商品ページ上のものとは異なる場合がございます。
また、初版にのみにお付けしている特典（初回特典、初回仕様特典）がある商品は、商品ページに特典の表記がされている場合でも、無くなり次第終了となります。
