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物理のためのデータサイエンス入門
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物理のためのデータサイエンス入門

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作品内容

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、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。

★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
※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

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