斎藤 康毅

ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずPython 3によってゼロからディープラーニングを作成できる。

内容詳細

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

Wes McKinney

小林 儀匡

鈴木 宏尚

瀬戸山 雅人

滝口 開資

野上 大介

Pythonのライブラリを使ってデータ分析

Pythonによるデータ分析入門 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理

Sebastian Raschka

株式会社クイープ

福島真太朗

機械学習の考え方とPython実装法がわかる! 分類/回帰問題や深層学習の導入を解説。 ◎絶妙なバランスで「理論と実践」を展開 ◎Pythonライブラリを使いこなす ◎数式・図・Pythonコードを理解する 本書は、機械学習の理論とPython実践法を網羅的に解説した技術書です。機械学習とは、データから学習した結果をもとに判定や予測を行うことです。すでにさまざまな機械学習の方法が開発されています。本書では、それらの方法について背景にある理論や特徴を解説した上で、Pythonによる実装法を説明します。初期の機械学習アルゴリズムから取り上げ、前処理や次元削減、Webへの展開のほか、終盤ではディープラーニングについても見ていきます。機械学習の理論と実践についてバランスよく解説してあり、AIプログラミングの第一歩を踏み出すための格好の一冊です。 ※本書は『Python Machine Learning』の翻訳書です。 ※付録では、本書を読み進めるにあたっての前提知識として、Python ライブラリや数学について補足説明をしています。必要に応じて、他の書籍などもご参照ください。 発行：インプレス

Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear)

Bill Lubanovic

長尾 高弘

Pythonが誕生して四半世紀。データサイエンスやウェブ開発、セキュリティなどさまざまな分野でPythonの人気が急上昇中です。プログラミング教育の現場でもCに代わってPythonの採用が増えてきています。本書は、プログラミングが初めてという人を対象に書かれた、Pythonの入門書です。前提とする知識は特にありません。プログラミングおよびPythonの基礎からウェブ、データベース、ネットワーク、並行処理といった応用まで、Pythonプログラミングをわかりやすく丁寧に説明します。

入門 Python 3

Micha Gorelick

Ian Ozsvald

相川 愛三

Pythonの高速化技法に関するプロユースの解説書。高性能なシステムの作り方を総合的に学べるエキスパート必携の一冊。

タグ：numpyの検索結果

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

Pythonによるデータ分析入門 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理

Python機械学習プログラミング達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear)

入門 Python 3

ハイパフォーマンスPython

線形計算 (すうがくぶっくす)

数値計算 (理工系の数学入門コース 8)

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