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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 ジョン V グッターク
監修, 翻訳 久保 幹雄
翻訳 麻生 敏正
翻訳 木村 泰紀
翻訳 小林 和博
翻訳 斉藤 佳鶴子
翻訳 関口 良行
翻訳 鄭 金花
翻訳 並木 誠
翻訳 兵藤 哲朗
翻訳 藤原 洋志

最新にして最強!! 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!

電子書籍¥4,600 小売希望価格(税別)

紙の書籍¥4,600定価(税別)

基本情報

発売日 2017年9月1日
ページ数 416 ページ ※印刷物
サイズ B5
ISBN 9784764905184
ジャンル 情報
タグ Python, プログラミング, 教科書

主要目次

★は新しい章.
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
索 引

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