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物理のためのデータサイエンス入門

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構成数 : 1

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

  1. 1.[書籍]

★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

作品の情報

メイン
著者： 植村誠

フォーマット 書籍
発売日 2023年03月31日
国内/輸入 国内
出版社講談社
構成数 1
パッケージ仕様 -
SKU 9784065309933
ページ数 240
判型 A5

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