【2022年4月最新】Pythonおすすめ入門/参考書ランキング

データサイエンスとPythonプログラミングをゼロから学んで身につける！ データサイエンスを学んでみたい、でもプログラミングはできないし、という初心者向けの、幅広いトピックをカバーしたデータサイエンス入門書です。Pythonプログラミングの基礎から線形代数、統計確率の基礎、回帰、ナイーブベイズ、決定木、ニューラルネット、自然言語処理、グラフ解析、レコメンデーションシステム、機械学習、SQL、Map...

最適化手法とは，利益，損失などの望ましい，あるいは望ましくない値を最大，または最小にするように設計する手法である。従来から経営学やオペレーションズリサーチ(OR)の中心テーマであったが，計算機技術の進歩によって過去には不可能と思われた複雑な問題が実際的な時間で解けるようになり，今日ではあらゆる工学分野，特に電子，情報，通信技術の設計のほとんどに浸透している。 　本書はこの立場から，最適化手法の入門...

自然科学・工学・医学等への応用をめざしつつ，さまざまな統計学的考え方を紹介し，その基礎をわかりやすく解説する．シリーズIと同様に，豊富に実際例を用いつつ，図表を多くとり入れて，視覚的にもわかりやすく統計学を親しみながら学べるよう編集した．...

AIの大衆化―多くの人々がディープラーニングを利用できるよう実践解説！ PythonベースのディープラーニングフレームワークKerasの開発者である筆者が、1人でも多くの人々がディープラーニングを利用できるよう実践解説します。 本書はディープラーニングを一から学習したいと考えている人のために書かれています。数学的な表記を避け、代わりにコードを使って定量的な概念を説明することで、機械学習とディ...

強化学習が実装できる！　エンジニアのために、Ｐｙｔｈｏｎのサンプルコードとともに、ゼロからていねいに解説。実用でのネックとなる強化学習の弱点とその克服方法、さらに活用領域まで紹介した。コードも公開！ ・Pythonプログラミングとともに、ゼロからていねいに解説。 ・コードが公開されているから、すぐ実践できる。 ・実用でのネックとなる強化学習の弱点と、その克服方法まで紹介。 【おもな内容】 ...