ゲスト さん (ログイン)
オンライン書店【ホンヤクラブ】はお好きな本屋での受け取りで送料無料!新刊予約・通販も。本(書籍)、雑誌、漫画(コミック)など在庫も充実
機械学習・データサイエンスで役立つ高速処理手法 AI & TECHNOLOGY
翔泳社 吉田拓真 尾原颯
点
機械学習やデータサイエンスを扱う現場では、Pythonの高機能で利用しやすい数学・科学系ライブラリが活用されています。本書は、その中でもよく利用されているNumPyをピックアップ。NumPyの基本から始まり、現場で使える実践的な高速データ処理手法について解説します。特に、配列の処理に力点を置いています。最終章では機械学習における実践的なデータ処理手法について解説します。
1 NumPyの基本(NumPyの基本とインストール方法;多次元データ構造ndarrayの基礎 ほか)2 NumPy配列を操作する関数を知る(配列を形状変換するreshape;配列末尾へ要素を追加するappend ほか)3 NumPyの数学関数を使う(NumPyの数学関数・定数のまとめ;要素の平均を求めるaverageとmean ほか)4 NumPyで機械学習を実装する(配列の正規化(normalize)、標準化をする方法;線形回帰をNumPyで実装する ほか)
待望の第2版機械学習・データサイエンスの現場で役立つNumpyによるデータ高速処理手法を丁寧に解説
【本書の概要】機械学習やデータサイエンスを扱う現場では、Pythonの高機能で利用しやすい数学・科学系ライブラリが活用されています。本書は、その中でも機械学習・データサイエンスの現場でよく利用されているNumPyをピックアップ。Numpyの基本から始まり、現場で使える実践的な高速データ処理手法について解説します。特に、配列の処理に力点を置いています。最終章では機械学習における実践的なデータ処理手法について解説します。
【第2版の変更点】・Python 3.11に対応・NumPy 1.25に対応・各種ライブラリのアップデート
【NumPy(ナンパイ)とは】NumPyは、機械学習・データサイエンスの現場で扱うことの多い多次元配列(行列やベクトル)を処理する高水準の数学関数が充実しているライブラリです。Python単体では遅い処理であっても、C言語なみに高速化できるケースもあり、機械学習・データサイエンスにおけるデータ処理に欠かせないライブラリとなっています。
【対象読者】・機械学習エンジニア・データサイエンティスト
【目次】Chapter1 NumPyの基本Chapter2 NumPy配列を操作する関数を知るChapter3 NumPyの数学関数を使うChapter4 NumPyで機械学習を実装する
【著者プロフィール】吉田拓真(よしだ・たくま)データサイエンス関連のサービスを提供する株式会社Spot 代表取締役社長。Webメディア『DeepAge』編集長。
尾原 颯(おはら・そう)東京大学工学部機械工学科所属。大学ではハードウェア寄りの勉強が多め。趣味はアカペラとテニス。基本的に運動が好き。最近、ランニングを始める。
ページ上部へ戻る
この商品に寄せられたカスタマーレビューはまだありません。
レビューを評価するにはログインが必要です。
この商品に対するあなたのレビューを投稿することができます。
本好きのためのオンライン書店
Honya Club.comは日本出版販売株式会社が運営しているインターネット書店です。ご利用ガイドはこちら
1位
又吉直樹
価格:1,320円(本体1,200円+税)
【2015年03月発売】
一覧を見る
[BOOKデータベースより]
機械学習やデータサイエンスを扱う現場では、Pythonの高機能で利用しやすい数学・科学系ライブラリが活用されています。本書は、その中でもよく利用されているNumPyをピックアップ。NumPyの基本から始まり、現場で使える実践的な高速データ処理手法について解説します。特に、配列の処理に力点を置いています。最終章では機械学習における実践的なデータ処理手法について解説します。
1 NumPyの基本(NumPyの基本とインストール方法;多次元データ構造ndarrayの基礎 ほか)
[日販商品データベースより]2 NumPy配列を操作する関数を知る(配列を形状変換するreshape;配列末尾へ要素を追加するappend ほか)
3 NumPyの数学関数を使う(NumPyの数学関数・定数のまとめ;要素の平均を求めるaverageとmean ほか)
4 NumPyで機械学習を実装する(配列の正規化(normalize)、標準化をする方法;線形回帰をNumPyで実装する ほか)
待望の第2版
機械学習・データサイエンスの現場で役立つ
Numpyによるデータ高速処理手法を丁寧に解説
【本書の概要】
機械学習やデータサイエンスを扱う現場では、Pythonの高機能で利用しやすい数学・科学系ライブラリが活用されています。本書は、その中でも機械学習・データサイエンスの現場でよく利用されているNumPyをピックアップ。Numpyの基本から始まり、現場で使える実践的な高速データ処理手法について解説します。特に、配列の処理に力点を置いています。最終章では機械学習における実践的なデータ処理手法について解説します。
【第2版の変更点】
・Python 3.11に対応
・NumPy 1.25に対応
・各種ライブラリのアップデート
【NumPy(ナンパイ)とは】
NumPyは、機械学習・データサイエンスの現場で扱うことの多い多次元配列(行列やベクトル)を処理する高水準の数学関数が充実しているライブラリです。Python単体では遅い処理であっても、C言語なみに高速化できるケースもあり、機械学習・データサイエンスにおけるデータ処理に欠かせないライブラリとなっています。
【対象読者】
・機械学習エンジニア
・データサイエンティスト
【目次】
Chapter1 NumPyの基本
Chapter2 NumPy配列を操作する関数を知る
Chapter3 NumPyの数学関数を使う
Chapter4 NumPyで機械学習を実装する
【著者プロフィール】
吉田拓真(よしだ・たくま)
データサイエンス関連のサービスを提供する株式会社Spot 代表取締役社長。Webメディア『DeepAge』編集長。
尾原 颯(おはら・そう)
東京大学工学部機械工学科所属。大学ではハードウェア寄りの勉強が多め。趣味はアカペラとテニス。基本的に運動が好き。最近、ランニングを始める。