世界標準MIT教科書 Python言語によるプログラミングイントロダクション 第2版データサイエンスとアプリケーション

著者名：Guttag John V.【著】/久保幹雄【監訳】/麻生敏正/木村泰紀/小林和博/斉藤佳鶴子【訳】

近代科学社（2018/08発売）

• ISBN：9784764905184

内容説明

最新にして最強!! MIT人気講義の教科書、第2版！ 　大変好評を得ている，MITのトップクラスの人気を誇る講義内容をまとめた計算科学の教科書の第2版。 　今回の改訂では，後半の内容が大幅に増え，新たに5章が追加されている。特に「機械学習」を意識して，統計学の話題が豊富になっている。 　Python言語を活用して，計算科学を学ぶ読者必携の書！ Python Ver3.5に対応。

目次

1. さあ,始めよう！
2. Pythonの概要
3. 簡単な算術プログラム
4. 関数,スコープ,抽象化
5. 構造型,可変性と高階関数
6. テストとデバッグ
7. 例外とアサーション
8. クラスとオブジェクト指向プログラミング
9. 計算複雑性入門
10. いくつかの単純なアルゴリズムとデータ構造
11. プロットとクラス
12. ナップサック問題とグラフ最適化問題
13. 動的計画法
14. ランダムウォークと可視化
15. 確率,統計とプログラム
16. モンテカルロ・シミュレーション
17. 標本抽出と信頼区間
18. 実験データの理解
19. 無作為試験（無作為抽出試験）と仮説の照合
20. 条件付き確率とベイズ統計
21. うそ,真っ赤なうそ,そして統計
22. 機械学習はやわかり
23. クラスタリング
24. 分類法

付録A Python 3.5 簡易マニュアル

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[masabi]

【概要】Pythonでアルゴリズムや統計、機械学習を解説する。【感想】Pythonの勉強を兼ねて。アルゴリズム、統計、機械学習を深く学ぶなら別な書籍を当たる必要がある。入門書の位置付けだが、それでも難しかった。統計や機械学習をどのようにコードに落とし込むのかを知れて良かった。プログラミングとは関係なく統計の基本的な内容は抑えておきたい。

2020/06/02

[ますみ]

いい本だった。計算をどう捉えるか、何ができるか、どのように組み立てるかを浅くだけど色々と触れられる。

2018/08/24