物理のためのデータサイエンス入門 [単行本]

物理のためのデータサイエンス入門 [単行本] の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  科学の営みにデータの力を活かす！統計の初歩から、ベイズ推定、ＭＣＭＣ、さらにはニューラルネットまで、初めて活用する人に向けて、物理学ならではの視点で解説。付録にＰｙｔｈｏｎコードを掲載。

• 目次（「BOOK」データベースより）

  第０章　データサイエンス、機械学習…何が嬉しいの？
  第１章　推定と検定
  第２章　高次元のモデルへ
  第３章　ベイズモデリング
  第４章　マルコフ連鎖モンテカルロ法
  第５章　正則化とスパースモデリング
  第６章　判別モデル
  第７章　ガウス過程
  第８章　ニューラルネットワーク
  付録Ａ　Ｐｙｔｈｏｎプログラム

• 出版社からのコメント

  ベイズ、ＭＣＭＣ、スパース、ガウス過程、ニューラルネット……。物理学の研究にも広がりつつある最新手法に、統計の初歩から入門！

• 内容紹介

  ★いま物理学と密接に関わるデータサイエンスの世界に飛び出そう！
  
  統計の初歩から、ベイズ推定、MCMC、さらにはニューラルネットまで、
  初めて活用する人に向けて物理学者ならではの視点で解説。
  付録にPythonコードを付した。
  
  【主な内容】
  第0章　データサイエンス、機械学習……何が嬉しいの？
  第1章　推定と検定
  第2章　高次元のモデルへ
  第3章　ベイズモデリング
  第4章　マルコフ連鎖モンテカルロ法
  第5章　正則化とスパースモデリング
  第6章　判別モデル
  第7章　ガウス過程
  第8章　ニューラルネットワーク
  付録A　Pythonプログラム

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  植村 誠(ウエムラ マコト)
  広島大学宇宙科学センター准教授。１９７７年生まれ。２００４年京都大学大学院理学研究科物理学・宇宙物理学専攻博士課程修了。博士（理学）。２００４年日本学術振興会特別研究員（京都大学）、２００５年広島大学宇宙科学センター助手、２０１１年より現職。主な研究分野は観測天文学

• 著者について

  植村 誠 (ウエムラ マコト)
  広島大学宇宙科学センター准教授。1977年生まれ。2004年京都大学大学院理学研究科物理学・宇宙物理学専攻博士課程修了。博士（理学）。2004年日本学術振興会特別研究員（京都大学）、2005年広島大学宇宙科学センター助手、2011年より現職。主な研究分野は観測天文学。

物理のためのデータサイエンス入門 [単行本] の商品スペック