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内容説明
複雑な数式を読み解くテクニックがわかる。数式をPythonプログラムとして理解できる。データ分析や機械学習の理屈がわかる。統計データの種類や扱い方がわかる。数式をみたら、コードが浮かぶ。書いたコードに自信がもてる。Pythonによるデータ分析のための数学再入門。
目次
1 基礎編(相加平均;標準偏差 ほか)
2 曲線(なぜ、曲線を学ぶのか?;三角関数 ほか)
3 ベクトルと距離(ベクトル;内積 ほか)
4 分布(正規分布(確率密度関数)
正規分布(累積分布関数) ほか)
5 機械学習(パーセプトロン;最小二乗法 ほか)
著者等紹介
鈴木雅也[スズキマサヤ]
1995年生まれ。2019年茨城大学大学院理工学研究科博士前期課程修了。大学院での研究分野は自然言語処理。大学時代より日本語プログラミング言語「なでしこ3」の開発に参加。現在は株式会社ミクシィにてデータ分析やデータ分析基盤の構築・運用に従事しつつ、フリーランスとしてLaTeX編集・コンパイルサービス「Cloud LaTeX」の開発にも従事している
渡辺将人[ワタナベマサト]
広告業やアグリテックの分野で活動する機械学習エンジニア。2017年10月に株式会社iMindを設立
井上史斗[イノウエフミト]
1983年生まれ。2009年大阪大学大学院情報科学研究科修了。その後、通信キャリア・コンサルティング会社・ベンチャー企業でサーバ・インフラエンジニアとして経験を積む。2014年に独立後、渡辺氏と出会い、機械学習に強く興味をもつ。現在は、研究機関からの依頼を受け、さまざまなプロジェクトで機械学習の応用に携わる。2017年10月に株式会社iMindを設立(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)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。