内容説明
★★まさに、化学者のための機械学習入門！★★
実践的なスペクトル解析を身につけて、ケモメトリクスと機械学習を自分の武器にしよう！
初学者でも安心して学べるように
・Pythonの使い方
・スペクトル解析で知っておくべき統計と線形代数の基礎
・ケモメトリクスと機械学習の基本的な考え方
・サンプルデータを用いたケモメトリクスと機械学習の実践
・イメージングデータへの適用
を順序立てて、ていねいに解説。
プログラムを自作するときに役立つChatGPTのプロンプト例も紹介。
◆サポートページにソースコードを公開しているので、実践的なスキルがすぐに身につく！
◆書籍中のすべてのプログラムについて、著者自らの解説動画を「購入者限定」で無料公開！
【目次】
1章 スペクトル解析の基礎知識
2章 Pythonプログラミングの導入と基礎
3章 Pythonで理解する基礎統計
4章 Pythonで理解する線形代数
5章 ChatGPTの効果的な使い方
6章 ケモメトリクスの基礎知識
7章 ケモメトリクスの基礎知識：応用編
8章 スペクトルデータの前処理
9章 機械学習の基礎知識
10章 スペクトル操作の実践
11章 ケモメトリクスと機械学習の実践
12章 ハイパースペクトルイメージング解析
目次
1章 スペクトル解析の基礎知識
2章 Pythonプログラミングの導入と基礎
3章 Pythonで理解する基礎統計
4章 Pythonで理解する線形代数
5章 ChatGPTの効果的な使い方
6章 ケモメトリクスの基礎知識
7章 ケモメトリクスの基礎知識：応用編
8章 スペクトルデータの前処理
9章 機械学習の基礎知識
10章 スペクトル操作の実践
11章 ケモメトリクスと機械学習の実践
12章 ハイパースペクトルイメージング解析
