著者:Donald E.Knuth, 有澤 誠, 和田 英一, 青木 孝, 筧 一彦, 鈴木 健一
出版社: ドワンゴ
ISBN: 9784048694025
発売日: 2015年06月24日頃
Knuth先生の名著『The Art of Computer Programming』シリーズの最初の1冊。
数値演算の基本アルゴリズムについて解説。独自の計算モデルであるMIXの解説や、基礎的な概念、情報構造などについての話が非常に厳密に定義されながら進みます。個々の演習問題にはランク付けされていて、高校の代数以上の数学知識をもたない……
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著者:Cathy Chen, Niall Richard Murphy, Kranti Parisa, D. Sculley, Todd Underwood, 井伊 篤彦
出版社: オライリー・ジャパン
ISBN: 9784814400768
発売日: 2024年10月23日頃
MLモデルを構築する際に気を付けるべき事柄がわかる!
本書は、信頼性が高く、効果的で、責任のあるMLを組織内で実行し確立する方法を紹介します。本番環境でのモデルモニタリングの方法から、製品開発組織で調整されたモデル開発チームを運営する方法まで学習できます。また、正しく責任を持ってデータを扱う、信頼でき……
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著者:Juan Nunez-Iglesias, Stefan van der Walt, Harriet Dashnow, 山崎 邦子, 山崎 康宏
出版社: オライリー・ジャパン
ISBN: 9784873118604
発売日: 2018年11月10日頃
Pythonで科学計算を行うための知識とテクニック、明確かつ効率的なコーディング方法を紹介!
豊富な数学関連、科学関連のライブラリを持つPythonは、現在では多くの科学分野で使われています。本書では、実際の科学データとSciPy、NumPy、pandas、scikit-imageといった科学ライブラリを使って実際の問題を解決する作業を……
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著者:サンディ・ライザ, ユーリ・ラサーソン
出版社: オライリー・ジャパン
ISBN: 9784873117508
発売日: 2016年01月
本書は、データサイエンスの4人のエキスパートがSparkでの高度な分析方法を解説するとともに、より実践的なデータサイエンスを学ぶ書籍です。ビッグデータ分析におけるSparkの位置づけを紹介し、ベストな結果を得るためのデータの準備やモデルのチューニングについて解説します。またデータクレンジングのユー……
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