『実用、数学、その他(レーベルなし)、増井敏克、0～10冊』の電子書籍一覧
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※この商品は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、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
数式をコーディングした実例多数で、身につく、よくわかる！
人工知能を学ぼうと思ったが、数学の知識がなくて書籍を読むことも困難だという感想を多く耳にします。そこでこの本では、数学の知識を、ディープラーニングに必要なものに特化して解説します。
数学の内容を中心に解説を行うだけでなく、それぞれの数学的項目について、豊富な図や数式と共に、Pythonでの実装を含めたソースコード事例を加えます。
●こんな人に向けた本です
1）数学の知識がなく、ソースコードから数式を理解したい人。
2）ディープラーニングを通して、数学を再学習したい人。
3）図と数式、ソースコード、実行結果から、多面的に理解したい人。
●こんな内容の本です
1）エンジニアのための、ディープラーニングで使う数学を学ぶ本です。
2）数式とソースコードの対比により、数学の知識がないプログラマーでも、
処理の流れで数式の仕組みを理解することができます。
3）ディープラーニングの専門書を読む基礎スキルが身に付きます。
4）ディープラーニングのシステムを開発する基礎スキルが身に付きます。 -
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※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。
RとPythonで統計学を実践的に学ぶ！
本書はRとPythonを使って，統計学の基礎を実践的に学ぶテキストです．
近年，IoTや人工知能ブームなどに代表されるように，人が日々扱うデータは増え続けています．データの量・種類が増えるにつれ，ただ闇雲にツールを使って分析するだけではなく，なぜその手法を使うのか，結果から何を読み取るのかなどといったことがポイントになってきます．
このポイントを正しく理解し，適切にデータ分析を行うには十分な統計学の知識が必要になってきます．しかしながら統計学の土台は数学であり，数学に苦手意識をもつ方にとって純粋な統計学の教科書はハードルが高いと思われます．また，平易な参考書においても，結局のところ手元のデータをどうすればよいのかといったところで，また一つ壁があります．
そこで本書は，データ分析に優れた環境であるRと，機械学習など大規模なデータ分析に定評のあるPythonによるプログラミングを通して統計学を解説します．統計学を学びたい，データを分析したいというエンジニアや学生に向けて，数学的な壁を取り払いつつ，実際にデータを分析するための統計学の知識を提供します．
第1章 データ分析と統計が注目される理由
第2章 基本統計量を知る
第3章 よく使われる分析手法を知る
第4章 確率の基本と推定を知る
第5章 検定の手法を知る
第6章 将来を予測する
付 録 数学知識の復習
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