大滝 みや子

午前問題の「流れ図」から午後問題の「擬似言語」までを網羅!基本アルゴリズムから本試験問題へとステップアップ学習を実現!苦手な分野であっても基礎からわかる丁寧な解説!

内容詳細

基本情報技術者 大滝みや子先生のかんたんアルゴリズム解法 ~流れ図と擬似言語~  第3版

清水 昌平

膨大なデータから、いかにして原因と結果の関係を見いだすのか? 「LiNGAM」(線形非ガウス非巡回モデル)を開発した第一線の研究者が、基礎事項から発展的話題まで平易に説き起こす。因果推論・因果探索に必携。

■おもな内容
第1章 統計的因果探索の出発点
第2章 統計的因果推論の基礎 
第3章 統計的因果探索の基礎
第4章 LiNGAM
第5章 未観測共通原因がある場合のLiNGAM
第6章 関連の話題

■機械学習プロフェッショナルシリーズ
本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全29巻にわたって刊行する。
ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。
これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。

第7期として、以下の3点を刊行!

統計的因果探索 清水 昌平・著
画像認識 原田 達也・著
深層学習による自然言語処理 坪井 祐太/海野 裕也/鈴木 潤・著

■シリーズ編者
杉山 将 理化学研究所 革新知能統合研究センター センター長/東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授

内容紹介

セミパラメトリックアプローチを因果探索法の「真打ち」として幅広く紹介。代表的手法LiNGAMをその考案者である著者が解説。

内容（「BOOK」データベースより）

清水 昌平
滋賀大学データサイエンス教育研究センター
准教授

著者について

清水/昌平
博士(工学)。2001年大阪大学人間科学部卒業。2006年大阪大学大学院基礎工学研究科博士後期課程修了。現在、滋賀大学データサイエンス学部准教授。大阪大学産業科学研究所特任准教授。理化学研究所革新知能統合研究センター因果推論チームチームリーダー(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)

統計的因果探索 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

ポンダッド

Raspberry PiとPythonでスマートスピーカーを更に賢く!

スマートスピーカー × AIプログラミング ~自分でつくる人工知能 Amazon Echo、Google Home対応~

名取 亮

線形計算 (すうがくぶっくす)

長岡 洋介

振動と波の現象は力学に限らず、電気回路や電磁場にもあり、量子力学の分野にも現れる。そのため、力学や電磁気学の復習をしながら問題を解き、振動と波の現象について学ぶという形式をとってまとめている。 ※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 同著者による教科書『振動と波』に準じた演習書。振動と波の現象はいろいろな分野に関連する。演習問題ひとつひとつに当たりながら、異なる分野が実は物理現象として共通した側面をもつことを学びとってほしい。それは物理そのものの理解を深めることにもつながる。

振動と波

Steven E.Koonin

阿部 正典

篠塚 勉

滝川 昇

計算機物理学

アンク

見る見るわかる！ 
【本書の特徴】C言語には難解なトピックもあるため、文章だけではなかなかイメージがつかめず、理解しずらいものですね。
本書はイラストで解説してありますので、直感的イメージがとらえられ、理解も進んでいきます。
さぁ、C言語への扉を開き、プログラマーへの道を進んでいきましょう！

難解なトピックもあるため文章だけでは理解しづらいC言語について、基礎的事項を9つのテーマに分類し、イラストで解説。イメージがわき、楽しく理解できる入門書。

内容（「MARC」データベースより）

Cの絵本―C言語が好きになる9つの扉

河合 昭男

ゼロからわかる UML超入門

森 正武

室田 一雄

杉原 正顕

数値微分，数値積分から高速Fourier変換まで，実用的なアルゴリズムの説明だけでなく，数値計算の利便性と限界を示す数学的背景も明快に解説．

岩波講座 応用数学〈12〉〔方法1〕 数値計算の基礎／〔方法2〕 線形計算

Will McGugan

杉田臣輔

郷古泰昭

家庭用ゲーム機などのゲームプログラミングのプロが、PythonとPygameを用いたゲーム作成手法を一から解説。

Pythonゲームプログラミング入門

冨岡 亮太

スパースは絶対読まなきゃ!L1ノルム正則化の理論・モデリング・最適化法を丁寧に解説。「トレースノルム正則化」「アトミックノルム」などの発展的な内容も詳しい。

スパース性に基づく機械学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

川上 一郎

数値計算 (理工系の数学入門コース 8)

ハーベイ ゴールド

ジャン トボチニク

Harvey Gould

Jan Tobochnik

鈴木 増雄

石川 正勝

溜渕 継博

宮島 佐介

学部学生、大学院生および一線で活躍中の研究者にも、それぞれに役立つよう配慮。特に、カノニカル・アンサンブルのモンテカルロ・シミュレーション法は現在急速に進歩しつつあり、応用範囲も極めて広い。

物理学において計算機実験をいかに行うかを、いろいろな分野で具体的に解説する。コンピュータを用いた物理教育の課程で用いるのに最適なテキスト。

溜渕/継博
静岡大学助教授(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

計算物理学入門

Michael Beyeler

池田 聖

浦西 友樹

中島 悠太

森 尚平

山添 大丈

山本 豪志朗

<b>機械学習とコンピュータビジョンの知識を深め スキルを強化したい方に</b>

機械学習の知識を深めスキルを強化したい方に
・OpenCV+scikit-learnで機械学習プログラミングを実践マスター
・統計的学習の本質的概念、決定木、サポートベクタマシン、ベイジアンネットワークなど様々なアルゴリズムとOpenCVを組み合わせて使う方法をわかりやすく解説! 

1章「機械学習を味見してみよう」機械学習の分野に属する問題をいくつかのカテゴリに分類し簡単に紹介。Anaconda Pythonの環境を対象として、OpenCVやその他の重要なツールをインストールする方法について説明します。
2章「OpenCVとPythonでデータを操作する」典型的な機械学習システムにおける処理の流れがどういったものか、データはどこで利用されるのかを説明。学習データと評価データの違いについて説明し、OpenCVとPythonを利用したデータの読込、保存、操作・視覚化の方法についても説明します。
3章「教師あり学習の初歩」分類や回帰といった中核的な概念を見直すことで、教師あり学習を説明。OpenCVでの単純な機械学習アルゴリズムの実装方法、データの予測方法、モデルの評価方法について学びます。
4章「データ表現と特徴量エンジニアリング」よく知られている機械学習用データセットがどういったものか、また興味のある情報を生データから抽出する方法について説明します。
5章「医療診断をするための決定木の使用」OpenCVで決定木を構築する方法について説明し、分類や回帰問題に適用します。
6章「サポートベクタマシンによる歩行者の検出」サポートベクタマシンをOpenCVで構築し、画像中の歩行者を検出するために適用する方法を説明します。
7章「ベイジアン学習による迷惑メールフィルタの実装」確率論を紹介し、ベイズ推定を使用して電子メールをスパムかどうか分類する方法を紹介します。
8章「教師なし学習で隠れた構造を発見する」k-meansクラスタリングや期待値最大化などの教師なし学習アルゴリズムについて説明し、単純なラベルなしデータセットに隠れた構造を抽出する方法を示します。
9章「深層学習を用いた手書き数字分類」いまホットな深層学習の世界にお連れします。パーセプトロンから始めて多層パーセプトロンに展開し、広大なMNISTデータベースの手書き数字を分類するための深いニューラルネットワーク(Deep Neural Networks; DNN)の構築方法について説明します。
10章「異なるアルゴリズムを組み合わせてアンサンブルを作成する」個々の学習器の弱点を克服するために、複数のアルゴリズムを効果的に組み合わせてアンサンブルを作成することで、より正確で信頼性の高い予測を実現する方法について説明します。
11章「ハイパーパラメータチューニングと適切なモデルの選択」さまざまな機械学習アルゴリズムとそのパラメータの組み合わせを比較して、タスクに適したものを選ぶためのモデル選択について紹介します。
12章「仕上げ」今後の機械学習の問題に対処する方法や、より高度なトピックに関する情報を見つけるための有用なヒントをお伝えします。

OpenCV+scikit‐learnで機械学習プログラミングを実践マスター。統計的学習の本質的概念、決定木、サポートベクタマシン、ベイズ学習など様々なアルゴリズムとOpenCVを組み合わせて使う方法を解説!

Michael Beyeler(マイケル・ベイヤラー)
カリフォルニア大学アーバイン校でコンピュータサイエンスの博士号、チューリッヒ工科大学で電気工学の理学士号(BSc)、バイオメディカルエンジニアリングの理修士号(MSc)を取得。ワシントン大学の神経工学とデータ科学の研究員。人工網膜を埋め込んだ患者の知覚体験改善のため、バイオニック視覚の計算モデルに取り組んでいる。著書に「OpenCV with Python Blueprints」(Packt Publishing, 2015)がある。趣味は雪山登山、バンドのコンサート、ピアノ。

ベイヤラー,マイケル
ワシントン大学の神経工学とデータ科学のポスドク研究員。人工網膜を埋め込んだ患者の知覚体験改善のため、バイオニック視覚の計算モデルに取り組んでいる。研究分野:神経科学、コンピュータ工学、コンピュータビジョン、機械学習の交差点。カリフォルニア大学アーバイン校でコンピュータサイエンスの博士号、チューリッヒ工科大学で電気工学の理学士号(BSc)、バイオメディカルエンジニアリングの理修士号(MSc)を取得(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

OpenCVとPythonによる機械学習プログラミング

本田崇智

ゼロからFlaskがよくわかる本

中野 仁

PythonでWebサービスを作る - Python3 + Flaskで作るWebアプリケーション開発入門 - その１

PythonでWebサービスを作る - Python3 + Flaskで作るWebアプリケーション開発入門 - その２

PythonでWebサービスを作る - Python3 + Flaskで作るWebアプリケーション開発入門 - その3

Mark Summerfield

斎藤 康毅

仕事や研究で役立つ実践的な側面を重視し、一般的なプログラミングのベストプラクティスをPythonに適用する方法について解説します。主なテーマは、エレガントなコーディングのためのデザインパターン、処理速度向上のための並行処理とCython、高レベルなネットワーク処理、そしてグラフィックスです。読者対象は中級以上のPythonプログラマー。実践的なベストプラクティスを示し、巷で囁かれてきた「デザインパターンはPythonには不向き」「Pythonはマルチコアの恩恵を受けられない」といった認識が間違いであり、迷信にすぎなかったことを明らかにします。2014年米国Joltアワード受賞書、待望の邦訳。

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