Pythonで学ぶ AI・数学・アルゴリズム 日経BPパソコンベストムック

構成数 : 1

第1章 絶対に知っておきたいアルゴリズム10選 その1
基礎から機械学習まで厳選した10個のアルゴリズムを
Pythonによる実装とともに解説!

二分探索、ハッシュ探索、バブルソート、
クイックソート、深さ優先探索(再帰呼び出し版)、
モンテカルロ法、レーベンシュタイン距離、
コサイン類似度、k近傍法、k平均法

第2章 絶対に知っておきたいアルゴリズム10選 その2
3つのテーマで厳選した10個のアルゴリズムを
Pythonによる実装とともに解説!

Part1 再帰呼び出しを使うアルゴリズム
フィボナッチ数列の計算、マージソート、フラクタル図形(木の描画)
Part2 スタックとキューを使うアルゴリズム
深さ優先探索(スタック版)、幅優先探索、
逆ポーランド記法の式の計算、操車場アルゴリズム
Part3 数値計算のアルゴリズム
ニュートン法、マクローリン展開、台形公式(定積分)

第3章 自分で作るPython深層学習フレームワーク
Python+NumPyでフレームワークを完全自作!
深層学習の原理がよくわかる!

Part1 パーセプトロンと学習を学ぶ
Part2 誤差逆伝播法と勾配降下法
Part3 超小規模なフレームワークを作る
Part4 フレームワークが完成! コードはたった215行
Part5 自作フレームワークで手書き数字認識

第4章 Pythonで線形代数を学ぼう
AI&データサイエンスで使う数学の基礎!

Part1 NumPyで「ベクトル」と「行列」を扱う
Part2 ベクトルのノルムとコサイン類似度
Part3 連立1次方程式と逆行列
Part4 最小二乗法と回帰分析
Part5 最小二乗法と重回帰分析
Part6 Google躍進のきっかけ! 固有値と固有ベクトル

第5章 Pythonで学ぶ「ゲーム理論」
人間関係をプログラミングできる!

Part1 「戦略形ゲーム」の「ナッシュ均衡」を求める
Part2 貢献度を公平に表す「シャープレイ値」
Part3 みんなを納得させる「マッチング理論」

第6章 プログラミング時代の数学との付き合い方