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

Name: 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
Price: 6050 JPY
Availability: InStock
ISBN: 9784764906464

近代科学社世界標準MIT教科書 John V. Guttag (著) 麻生敏正 (訳) 木村泰紀 (訳) 小林和博 (訳) 斉藤佳鶴子 (訳) 関口良行 (訳) 鄭金花 (訳) 並木誠 (訳) 兵藤哲朗 (訳) 藤原洋志 (訳) 古木友子 (訳) 久保幹雄 (監)

発売日: 2023/1/31 ISBN: 9784764906464 全文検索: 非対応

★★★★★ ★★★★★ 0件

※本書はEPUB（固定レイアウト型）で作成されております。検索機能や文字列のコピーがご利用できません。

※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。

　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

目次プレビュー

表紙
序文
目次

表紙

序文

1.1　本章で紹介した用語

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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