物理のためのデータサイエンス入門
発売日：2023年3月
- ページ数
- ２３１ｐ
- ISBN
- 978-4-06-530993-3
- 著者情報
- 植村 誠（ウエムラ マコト）
広島大学宇宙科学センター准教授。１９７７年生まれ。２００４年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）。２００４年日本学術振興会特別研究員（京都大学）、２００５年広島大学宇宙科学センター助手、２０１１年より現職。主な研究分野は観測天文学
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商品説明
科学の営みにデータの力を活かす！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、物理学ならではの視点で解説。付録にＰｙｔｈｏｎコードを掲載。
★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。
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
商品詳細
- 出版社名
- 講談社
- サイズ
- ２１ｃｍ
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
注意事項
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