Python(パイソン)は世界中で広く使用されているオブジェクト指向言語で、スタンドアロンプログラムにも、様々な種類のスクリプトにも利用できます。豊富な機能を備えている一方で、非常に使いやすく、無料で入手できる、ポータブルである、といった特徴も備えています。本書は、プログラミングそのものがはじめての人から、他の言語で経験を積んでいる人まで、どちらの人にもPythonという言語の基本を比較的短い時間で学べるように作られています。本書を読めば、どのような種類のアプリケーションを作るにしても、必要な知識や技術が十分に身に付くようになっています。第3版はPython言語の変化への対応を中心に改訂され、Python 3.0を含めた新しいバージョンでの変更点についての解説を加えるとともに、将来新しいバージョンへ移行する際に役立つ情報も盛り込みました。Pythonの基礎を余すところなく解説するPytho
サンプルコードを動かして統計の直観的な理解を促した『Think Stats ―プログラマのための統計入門』の著者によるベイズ統計・ベイズ推論の解説書です。ベイズ統計は、不確実な問題を扱い、条件を付けた予測が必要なときに威力を発揮する統計手法の1つ。メールのフィルタやカーナビで使われていることは有名です。本書は『Think Stats』と同様、数学的な観点での記述は最小限にとどめ、実例を多く使って実用的観点からベイズ手法を解説します。Pythonで書かれたサンプルコードを使って実際に手を動かしながらベイズ統計を学ぶことができますが、プログラミングを知らない人にも役立つ内容です。 目次 まえがき 1章 ベイズの定理 1.1 条件付き確率 1.2 結合確率 1.3 クッキー問題 1.4 ベイズの定理 1.5 通時的解釈 1.6 M&M'S問題 1.7 モンティ・ホール問題 1.8 議論 2章 計
「フィードバック制御」の歴史は古く、18世紀に起こった産業革命に起源を持ちます。本書は産業界では常識であってもソフトウェア業界では知られていなかったこの概念を、ソフトウェアエンジニアたちに広く紹介し、品質や生産性を上げることを目的に執筆された画期的かつ野心的な一冊です。著者は著名なPythonプログラマであり、ソフトウェアエンジニアの視点に立ち、理論よりも実用に重きを置いており、特に事例の多さは圧巻です。シミュレーションのコードがすべてPythonで書かれており、実際に試して、現場のプロジェクトに応用して生かすことができる実践的な内容です。 日本の読者のみなさんへ 監訳者まえがき まえがき 第I部 基礎 1章 フィードバック制御への誘い 1.1 実例 1.2 最良解を見つける 1.3 制御器を構成する 1.4 偏差を累積する 1.5 まとめ 1.6 シミュレーション用のコード 2章 フィー
TOPICS Programming , Web , Python 発行年月日 2008年07月 PRINT LENGTH 392 ISBN 978-4-87311-364-7 原書 Programming Collective Intelligence FORMAT Print 本書は現在注目を集めている「集合知(collective intelligence)」をテーマにした書籍です。機械学習のアルゴリズムと統計を使ってウェブのユーザが生み出した膨大なデータを分析、解釈する方法を、基礎から分かりやすく解説します。本書で紹介するのは「購入・レンタルした商品の情報を利用した推薦システム」、「膨大なデータから類似したアイテムを発見し、クラスタリングする方法」、「数多くの解決策の中から最適なものを探し出す方法」、「オークションの最終価格を予想する方法」、「カップルになりそうなペアを探す方法」、
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