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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3版  計算モデリングとデータサイエンスの応用とともに
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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3版  計算モデリングとデータサイエンスの応用とともに

発売日 : 2023年1月31日
ISBN : 9784764906464
全文検索 : 非対応
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 MITで大人気の講義テキストの第3版。「深さよりも広さを」というコンセプトで、多くのトピックに対して簡潔なイントロダクションが与えられており、問題を捉えるためのプログラミング的なものの考え方や、プログラミングモデル作成の方法、データから情報を抽出するためのをプログラム手法を習得することができます。
 プログラミング初心者だが問題解決のために計算機を用いたアプローチを理解したいと考えている読者にも、経験豊富なプログラマでモデリングやデータ探索のためのプログラミングを学びたい読者にも有意義な一冊です。
【目次】
第1章 さあ,始めよう!
第2章 Pythonの概要
第3章 簡単な算術プログラム
第4章 関数,スコープ,抽象化
第5章 構造型と可変性
第6章 再帰と広域変数
第7章 モジュールとファイル
第8章 テストとデバッグ
第9章 例外とアサーション
第10章 クラスとオブジェクト指向プログラミング
第11章 計算複雑性入門
第12章 いくつかの単純なアルゴリズムとデータ構造
第13章 プロットとクラス
第14章 ナップサック問題とグラフ最適化問題
第15章 動的計画法
第16章 ランダムウォークと可視化
第17章 確率,統計とプログラム
第18章 モンテカルロ・シミュレーション
第19章 標本抽出と信頼区間
第20章 実験データの理解
第21章 無作為試験(無作為抽出試験)と仮説の照合
第22章 うそ,真っ赤なうそ,そして統計
第23章 Pandasによるデータの探索
第24章 機械学習はやわかり
第25章 クラスタリング
第26章分類法
付録A Python 3.8 簡易マニュアル

目次

表紙
序文
目次
第1章 さあ,始めよう!
1.1 本章で紹介した用語
第2章 Pythonの概要
2.1 PythonのインストールとPython IDE
2.2 Pythonの基礎入門
  • 2.2.1 オブジェクト,式,数値型
  • 2.2.2 変数と代入
2.3 分岐プログラム
2.4 文字列と入力
  • 2.4.1 入力
  • 2.4.2 文字コードに関する余談
2.5 Whileループ
2.6 forループとrange
2.7 スタイルについて
2.8 本章で紹介した用語
第3章 簡単な算術プログラム
3.1 総当り
3.2 近似解と2分法
3.3 浮動小数点数型の利用に関する注意
3.4 ニュートン–ラフソン法
3.5 本章で紹介した用語
第4章 関数,スコープ,抽象化
4.1 関数とスコープ
  • 4.1.1 関数の定義
  • 4.1.2 キーワード引数とデフォルト値
  • 4.1.3 可変長引数
  • 4.1.4 スコープ
4.2 仕様
4.3 関数を使ったコードのモジュール化
4.4 オブジェクトとしての関数
4.5 メソッドと過度な単純化
4.6 本章で紹介した用語
第5章 構造型と可変性
5.1 タプル
  • 5.1.1 多重代入
5.2 範囲と反復
5.3 リストと可変性
  • 5.3.1 クローンの作成
  • 5.3.2 リスト内包表記
5.4 リストに対する高階演算
5.5 文字列,タプル,範囲とリスト
5.6 集合
5.7 辞書
5.8 辞書の内包表記
5.9 本章で紹介した用語
第6章 再帰と広域変数
6.1 フィボナッチ数
6.2 回文
6.3 広域変数
6.4 本章で紹介した用語
第7章 モジュールとファイル
7.1 モジュール
7.2 定義済みパッケージの利用
7.3 ファイル
7.4 本章で紹介した用語
第8章 テストとデバッグ
8.1 テスト
  • 8.1.1 ブラックボックス・テスト
  • 8.1.2 グラスボックス・テスト
  • 8.1.3 テストの管理
8.2 デバッグ
  • 8.2.1 デバッグの学習
  • 8.2.2 実験の設計
  • 8.2.3 手強い状況では
  • 8.2.4 バグを発見したら
8.3 本章で紹介した用語
第9章 例外とアサーション
9.1 例外の処理
9.2 フロー制御機構としての例外
9.3 アサーション
9.4 本章で紹介した用語
第10章 クラスとオブジェクト指向プログラミング
10.1 抽象データ型とクラス
  • 10.1.1 マジックメソッドとハッシュ可能な型
  • 10.1.2 抽象データ型を用いたプログラミング
  • 10.1.3 学生と教員の情報管理のためのクラスの利用
10.2 継承
  • 10.2.1 複数の階層にわたる継承
  • 10.2.2 置換原則
10.3 カプセル化と情報隠蔽
  • 10.3.1 ジェネレータ
10.4 さらなる例
10.5 本章で紹介した用語
第11章 計算複雑性入門
11.1 計算複雑性についての考察
11.2 漸近記法
11.3 いくつかの重要な計算複雑性のクラス
  • 11.3.1 定数計算時間
  • 11.3.2 対数計算時間
  • 11.3.3 線形計算時間
  • 11.3.4 対数線形計算時間
  • 11.3.5 多項式計算時間
  • 11.3.6 指数計算時間
  • 11.3.7 計算複雑性のクラスの比較
11.4 本章で紹介した用語
第12章 いくつかの単純なアルゴリズムとデータ構造
12.1 探索アルゴリズム
  • 12.1.1 線形探索および間接参照による要素へのアクセス
  • 12.1.2 2分探索および仮定の利用
12.2 ソーティングアルゴリズム
  • 12.2.1 マージソート
  • 12.2.2 Pythonにおけるソーティング
12.3 ハッシュ表
12.4 本章で紹介した用語
第13章 プロットとクラス
13.1 Matplotlibを用いたプロット
13.2 住宅ローン残高の図示
13.3 感染症データに対する対話型プロット
13.4 本章で紹介した用語
第14章 ナップサック問題とグラフ最適化問題
14.1 ナップサック問題
  • 14.1.1 貪欲アルゴリズム
  • 14.1.2 0/1ナップサック問題の最適解
14.2 グラフ最適化問題
  • 14.2.1 古典的なグラフ理論の問題
  • 14.2.2 最短路:深さ優先探索と幅優先探索
14.3 本章で紹介した用語
第15章 動的計画法
15.1 フィボナッチ数列,再考
15.2 動的計画法と0/1ナップサック問題
15.3 動的計画法と分割統治
15.4 本章で紹介した用語
第16章 ランダムウォークと可視化
16.1 ランダムウォーク
16.2 酔歩
16.3 偏りのあるランダムウォーク
16.4 仕掛けを持つ場
16.5 本章で紹介した用語
第17章 確率,統計とプログラム
17.1 確率を用いたプログラム
17.2 簡単な確率計算
17.3 推計統計学
17.4 分布
  • 17.4.1 確率分布
  • 17.4.2 正規分布
  • 17.4.3 一様分布
  • 17.4.4 2項分布と多項分布
  • 17.4.5 指数分布と幾何分布
  • 17.4.6 ベンフォード分布
17.5 ハッシュと衝突
17.6 良いチームはどれくらい勝つ?
17.7 本章で紹介した用語
第18章 モンテカルロ・シミュレーション
18.1 パスカルの問題
18.2 「パスライン」か「ドントパス」か
18.3 性能を上げるために参照表を使う
18.4 πを求める
18.5 シミュレーションモデルに関する結びのことば
18.6 本章で紹介した用語
第19章 標本抽出と信頼区間
19.1 ボストンマラソンの標本抽出
19.2 中心極限定理
19.3 平均の標準誤差
19.4 本章で紹介した用語
第20章 実験データの理解
20.1 バネの振舞い
  • 20.1.1 線形回帰による回帰
20.2 発射体の振舞い
  • 20.2.1 決定変数
  • 20.2.2 計算モデルを使う
20.3 指数的に分布するデータの回帰
20.4 理論が得られないとき
20.5 本章で紹介した用語
第21章 無作為試験(無作為抽出試験)と仮説の照合
21.1 有意性のチェック
21.2 p値に注意せよ
21.3 片側検定と1標本検定
21.4 有意性の有無
21.5 標本サイズNの決め方
21.6 多重仮説検定
21.7 条件付き確率とベイズ統計
  • 21.7.1 条件付き確率
  • 21.7.2 ベイズの定理
21.8 本章で紹介した用語
第22章 うそ,真っ赤なうそ,そして統計
22.1 ごみ入れごみ出し(ガイゴー)
22.2 検査は完璧ではない
22.3 図は人をだますもの
22.4 偽りの因果の誤り
22.5 統計的尺度は,ストーリー全体を表すわけではない
22.6 サンプリングの偏り
22.7 文脈が重要である
22.8 りんごをオレンジと比較する
22.9 いいとこ取りをすること
22.10 外挿に注意せよ
22.11 テキサスの名射撃手の誤り
22.12 百分率は混乱を呼ぶ
22.13 回帰の誤謬
22.14 統計的に有意な差は,無意味であるかもしれない
22.15 よく用心せよ
22.16 本章で紹介した用語
第23章 Pandasによるデータの探索
23.1 データフレームとCSVファイル
23.2 シリーズとデータフレームの生成
23.3 列と行の選択
  • 23.3.1 locとilocによる選択
  • 23.3.2 グループによる選択
  • 23.3.3 内容に応じた選択
23.4 データフレーム内のデータの操作
23.5 発展的な例
  • 23.5.1 気温データ
  • 23.5.2 化石燃料の消費量
23.6 本章で紹介した用語
第24章 機械学習はやわかり
24.1 特徴ベクトル
24.2 距離
24.3 本章で紹介した用語
第25章 クラスタリング
25.1 Clusterクラス
25.2 k平均クラスタリング
25.3 不自然な例
25.4 より不自然さの少ない例
25.5 本章で紹介した用語
第26章 分類法
26.1 分類器の評価
26.2 ランナーの性別予想
26.3 k近傍法
26.4 回帰をもとにした分類器
26.5 タイタニック号からの生還
26.6 まとめ
26.7 本章で紹介した用語
付録A Python3.8簡易マニュアル
索引
監訳者・訳者紹介
奥付
お断り

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