- みんなの評価
- あなたの評価
評価して"My本棚"に追加 評価ありがとうございます。×
物理のためのデータサイエンス入門
著者 植村 誠
★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...
物理のためのデータサイエンス入門
ワンステップ購入とは ワンステップ購入とは
商品説明
★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。
【主な内容】
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
※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。
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
関連キーワード
あわせて読みたい本
前へ戻る
- 対象はありません
次に進む
この著者・アーティストの他の商品
前へ戻る
- 対象はありません
次に進む
小分け商品
前へ戻る
- 対象はありません
次に進む
この商品の他ラインナップ
前へ戻る
- 対象はありません
次に進む