今週のQiita技術書まとめ
2016年8月21日配信
Pythonビギナーズガイド（関数編）
概要 何回かに渡り、python3の初学者向けの記事を書こうかと思います。 基本的にオライリー本の入門Python3( 自分の復習用のメモですが、誰かの役に立つかも・・・と思い、投稿しました。 読者はPythonプログラミング初級者を想定しております。
Cocos Studio（サポート終了）を探す
この本↓を今年(2016年)の５月に購入しました。 パズルRPGの作り方( 斜め読みしただけで、なかなか試す時間がとれず積読状態を続けていました。 つい先日から、ようやく重い腰を上げて、試そうとしたところが、、、 Cocos のダウンロードサイト( Cocos が無くて戸惑いました :coldsweat:
Linuxコマンドのソースコードを取得する方法：オリジナルコマンド作成前の勉強向け
追記 以下の情報では、不足があったため、自サイト(debimate.jp)( 前置き CQ出版社のInterface誌（2016年10月号）( オリジナル・コマンドを 作る」という記事がありました。
Linuxプログラミングインタフェース
Ｌｉｎｕｘのｍａｎページプロジェクト主催者によるＬｉｎｕｘプログラマ必携のリファレンス。Ｌｉｎｕｘ開発者（主にシステムプログラマとアプリケーションプログラマ）にとって、プログラミングする上で必要な情報を一冊で網羅。本書で扱う内容は広範囲にわたり一冊でＬｉｎｕｘプログラミングのほぼすべての情報を知ることができます。Ｌｉｎｕｘ／ＵＮＩＸ開発者のバイブルとなる一冊。
8/27 今日の学習内容～cloud9でアプリケーションのフォルダを作成＆Railsを動かしてみる！～
今日の学習内容 今日も前回同様、改訂３版基礎Ruby on RailsでRuby on Railsの学習を進めていきました。 改訂３版基礎Ruby on Rails (Amazonのページ)( cloud9でRailsを使う準備をしたことと、本の内容に従ってRailsを動かしてみたことが今日の学習内容です(-ω-)/ cloud9でアプリケーションのフォルダを作成
社内発表2
答えは、Statementのクローズで例外が発生するケースがあることです。 Statementのクローズで例外が発生すると、このままでは Connectionのクローズが実行されません。 対策としては、javaで言うと、java6までのレガシーシステムの古い流儀では finally句等を使用して、トランザクションの最後に必ずclose処理が走る様にすることです。
リーダブルコード
コードは理解しやすくなければならない。本書はこの原則を日々のコーディングの様々な場面に当てはめる方法を紹介する。名前の付け方、コメントの書き方など表面上の改善について。コードを動かすための制御フロー、論理式、変数などループとロジックについて。またコードを再構成するための方法。さらにテストの書き方などについて、楽しいイラストと共に説明する。日本語版ではＲｕｂｙやｇｒｏｏｎｇａのコミッタとしても著名な須藤功平氏による解説を収録。
コードコンプリート（上）第2版
米ソフトウェア界の第一人者Ｓｔｅｖｅ ＭｃＣｏｎｎｅｌｌが執筆した名著「Ｃｏｄｅ Ｃｏｍｐｌｅｔｅ」（１９９３年発行）の第２版。Ｊｏｌｔ賞を受賞した初版の内容を受け継ぎ、さらに新しいトピックを盛り込んで、プログラミングのベストプラクティスを集大成した待望の書です。上巻は「ソフトウェアコンストラクション」から始まり、変数名、データ型、ループ、条件判定、ルーチン、クラスなど、高品質なプログラムを作成するための基本的なテクニックを解説します。初心者はもちろん、経験豊富なプログラマにも開眼のテクニックを実践的に紹介。著者Ｓｔｅｖｅ ＭｃＣｏｎｎｅｌｌのプログラミングに対する見識と経験のすべてが詰...
初心者に捧げる対話システムの作り方
はじめに こんにちは。Hironsan( 3月から4月にかけてLine, Facebook, Microsoftと各社がBot開発用プラットフォームを発表して以来、爆発的な数のBotが登場しています。実にFacebook Messengerだけに限っても2016年7月時点で1万1000超のBotが稼働( )しています。 しかし、これらのBotのほとんどは単純な一問一答型のシステムであり、対話システ…
【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本
Update版2023年版データ分析の100冊( 必読10冊を更新。データサイエンス、データ分析、機械学習周りでおすすめ図書10選のような記事は良く見ますが、網羅的な紹介記事はあまり見かけないので自分が欲しいと思い書きました。私よりたくさん読んでいる方は多々いらっしゃると思いますが、記事を書いてくださいな。 - 別の観点でデータ分析プロジェクトのフェーズ毎の参考書籍紹介( - データ分析の各フェー…
現場で使える！Python深層強化学習入門 強化学習と深層学習による探索と制御
注目の最新AI技術！深層強化学習の開発手法がわかる！ 第一線で活躍する著者陣の書下ろしによる待望の1冊！ 【本書の目的】 AlphaGo（アルファ碁）でも利用されている深層強化学習。 AIサービスのみならずロボティクス分野でもその応用が期待されています。 本書は、AI開発に携わる第一線の著者陣が深層強化学習の開発手法について書き下ろした注目の1冊です。 【本書の特徴】 第1部では、まず、深層強化学習の概要について説明します。 次いで、強化学習の基礎（Q学習、方策勾配法、Actor-Critic法）と深層学習の基礎（CNN、RNN、LSTM）を解説します。 さらに...
Rによるデータサイエンス(第2版)
ーー進化を続ける「R」を使い倒す！ R言語によるデータ解析の入門書．データサイエンスブームに先駆けた初版の発行以来，網羅性と実用性の高さから，多くのRユーザーに支持を得てきたロングセラー．Rのバージョンアップへの対応に加え，深層学習やネットワーク分析など，ますます充実するパッケージの解説を加えた第2版． 〜こんな方に〜 ・因子分析・ネットワーク分析・深層学習などの分析手法をすぐに試したい ・Rを使うとどんなデータ解析ができるのか，一通り知っておきたい ・幅広いデータ解析手法・機械学習法を，Rで動かしながら体感的に学びたい 第1部 Rとデータマイニングの基礎 1．データマイニングとR言語...
実践Data Scienceシリーズ RとStanではじめる ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門
「基本をより実践的に！」学べる新シリーズの第一弾は、「統計モデリングの世界」へのファーストブック。基礎から学べる超入門！ ・チュートリアル形式だから、すぐに実践できる！ ・統計、確率、ベイズ推論、MCMCの基本事項から、やさしくサポート！ ・brmsやbayesplotなどのパッケージの使い方も、しっかり身につく！ ・一般化線形モデル(GLM)→一般化線形混合モデル(GLMM)→動的線形モデル(DLM)→動的一般化線形モデル(DGLM)を体系的に学べる！ 【本書のサポートページ】 https：／／logics-of-blue.com/r-stan-bayesian-model-intro...
［第3版］Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践
本書は、機械学習コンセプト全般をカバーし、理論的背景とPythonコーディングの実際を解説しています。初歩的な線形回帰から始め、ディープラーニング（CNN／RNN）、敵対的生成ネットワーク、強化学習などを取り上げ、scikit-learnやTensorFlowなどPythonライブラリの新版を使ってプログラミング。第3版では13〜16章の内容をほとんど刷新したほか、敵対的生成ネットワークと強化学習の章を新たに追加。機械学習プログラミングの本格的な理解と実践に向けて大きく飛躍できる一冊です。
分析者のためのデータ解釈学入門 データの本質をとらえる技術
本書は，データを分析して背後にあるメカニズムを解釈したり，データに基づいた意思決定や問題解決を行う際に，分析者が知っておかなければならない知識をわかりやすく網羅的に解説した教科書です。データ分析が上手くいくかどうかは，分析手法の技術だけでなく，データの質や扱い方，解釈の方法にも大きく影響を受けます。しかし，実践的にデータや分析の質を高く保ち，間違った解釈をしないための知識について，わかりやすくまとまった入門書はまだまだ少ないのが現状です。 本書では，各種分析手法をただ網羅するだけでなく，データのばらつきやバイアスに関する基礎知識，データにさまざまな偏りを生じさせる行動心理学，サンプリ...
これなら分かる最適化数学
最適化手法とは，利益，損失などの望ましい，あるいは望ましくない値を最大，または最小にするように設計する手法である。従来から経営学やオペレーションズリサーチ(OR)の中心テーマであったが，計算機技術の進歩によって過去には不可能と思われた複雑な問題が実際的な時間で解けるようになり，今日ではあらゆる工学分野，特に電子，情報，通信技術の設計のほとんどに浸透している。 本書はこの立場から，最適化手法の入門書として書かれたもので，経営学やORのみならず，統計的最適化や機械学習に関する話題も扱っている。また，各手法を紹介するだけでなく，その数学的背景の解説に力点を置いている。 本文中では最適化手法...
はじめてのパターン認識
パターン認識にはじめて触れる読者に向け，基礎からわかりやすく解説した入門書です．パターン認識の概念がよく理解できるとともに，Rによる実行例など，実際に応用する際にも役立つ内容が盛り込まれています． 第1章 はじめに 第2章 識別規則と学習法の概要 第3章 ベイズの識別規則 第4章 確率モデルと識別関数 第5章 k最近傍法（kNN法） 第6章 線形識別関数 第7章 パーセプトロン型学習規則 第8章 サポートベクトルマシン 第9章 部分空間法 第10章 クラスタリング 第11章 識別器の組み合わせによる性能強化
Kaggleで勝つデータ分析の技術
データサイエンスの認知の高まりとともに、データ分析に関するコンペティションが多数開催されるようになってきました。最も有名なコンペティションプラットフォームであるKaggleにおけるプレイヤー数は10万人を超え、多くのエンジニアが自分の腕を試すためにコンペティションに参加しています。分析コンペでは、実際のデータを扱うため、機械学習の解説書にはあまり載っていないような手法やテクニックが数多く活用されています。これらを理解し自身で使えるようにしておくことはコンペだけでなく、実務でのモデル構築において非常に役に立ちます。 そこでこれらのテクニックや事例を多くの人に知っていただくために、現時点で最...
データ視覚化のデザイン
達人が教えるビジュアライゼーションの極意!! 本書で言う「データ視覚化」（ビジュアライゼーション）とは、単に手元にあるデータをグラフにすることではありません。いくらデータを視覚化しても、その中から人間が重要な情報を読み取れないのなら、データ視覚化をする意味がないからです。 あくまで、そのデータが指し示す意味を明確にすること、そしてより多くの人たち（オーディエンス）に興味を持って見てももらえることがデータ視覚化の目的です。 本書では、日本人女性唯一のTableau ZEN MASTERである筆者が長年にわたって培ってきたデータ視覚化のノウハウ、ベストプラクティス、アンチパターン等を整...
Pythonではじめる教師なし学習
機械学習の手法の1つ、教師なし学習に絞って解説した実践書！ 教師なし学習は、大きく3つに分類される機械学習の手法のうちの1つ。従来は、教師あり学習が主流でしたが、これからのデータ分析の形を考えると、教師なし学習も大きな一角を占めていくと考えられています。本書では、実践的な視点で、データ内に隠れている見つけにくいパターンを特定し、異常を検出し、自動的に特徴量抽出と選択を行っていきます。さらには、異なる機械学習手法の長所と短所を比較し、データに最適な手法の選び方についても、示していきます。
欠測データ処理
一般的に調査・観測データには欠測が生じることが多く，適切な欠測データの処理をしなければ，解析結果に偏りが生じることがある。多重代入法は，尤度解析法と並んで最も汎用的な欠測データ解析法であるが，これまでの書籍では理論的な解説が主で，実際の応用事例や具体的な手順の記述が少なかった。そのため，実証分析を行う社会科学者や実務者が多重代入法を実際に活用することにはハードルがあった。 本書は，ワンポイントとして代入法を中心に解説している。平均値のt検定，重回帰分析，ロジスティック回帰分析，時系列分析，パネルデータ分析といった社会科学において頻繁に使用される分析手法に関して，データに欠測が生じている...
政策評価のための因果関係の見つけ方
経済学におけるランダム化比較試験のパイオニアである エステル・デュフロ教授らによる、理論的解説と実践的ノウハウが凝縮。 監訳者の小林庸平氏による解説は、 本書の難解な部分を直感的でわかりやすい解説で補いながら、 近年注目されている「エビデンスに基づく政策形成（EBPM)」に ランダム化比較試験をどう活かしていくかを展望。 EBPMに関心のある人、経済学の実証研究に関心のある人、必見！ 近年、注目を集める因果推論。その代表的手法であるランダム化比較試験（RCT）について理論的に解説するのみならず、現実社会のフィールドでRCTを行う場合に、どういったことに気を付ければよいのか、理想的な...
ゲーム理論・入門（新版）
基礎から新しい研究成果までをカバーし，楽しみながらゲーム理論のエッセンスとその考え方を学べるスタンダードテキストの新版。オークション等の注目トピックスを盛り込み，さらに丁寧な解説でわかりやすく，新たに2色刷としてさらに読みやすく一新。 第1章 ゲーム理論とは何だろうか？ 第2章 選択と意思決定 第3章 戦略ゲーム 第4章 ナッシュ均衡点 第5章 利害の対立と協力 第6章 ダイナミックなゲーム 第7章 繰り返しゲーム 第8章 不確実な相手とのゲーム 第9章 交渉ゲーム 第10章 グループ形成と利得分配 第11章 進化ゲーム 第12章 ゲーム実験
点過程の時系列解析
本書は点過程の時系列解析についての入門書である。 点過程の時系列とは，データがある着目するイベントの発生時刻の集合として特徴付けられるようなタイプの時系列である。実世界の様々な現象が点過程として表現することができ，例えば自然現象としては，地震，神経細胞のスパイク発火，遺伝子発現などが考えられる。さらに近年，人間の社会行動に関する様々な大規模データが蓄積され，それが利用可能になってきたことを背景として，金融取引，保険事故，人々のコミュニケーション，SNS上でのユーザーの活動等のデータを解析するために，点過程が用いられることが増えており，点過程の応用範囲は急速に拡大している。 本書では，...
見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み 機械学習図鑑
機械学習アルゴリズムの違いが見てわかる！ 「機械学習アルゴリズムは種類が多く、複雑で何をしているのかわかりにくい」と思ったこと、ありませんか？本書は、そのような機械学習アルゴリズムをオールカラーの図を用いて解説した機械学習の入門書です。 いままで複雑でわかりにくかった機械学習アルゴリズムを図解し、わかりやすく解説しています。アルゴリズムごとに項目を立てているので、どのアルゴリズムがどのような仕組みで動いているのか比較をしやすくしています。 これから機械学習を勉強する方だけでなく、実際に機械学習を業務で使用している方にも新しい気付きを得られるのでお勧めの1冊です。 【本書の特徴】...
日本統計学会公式認定 統計検定準1級対応 統計学実践ワークブック
統計検定準1級試験対応の公式テキスト。 出題範囲となっているさまざまな統計学及び機械学習のトピックについて、実践的な例題を解きながら学ぶことができる。 頻出項目に重点をおき、項目ごとに解説と例題を示した。 統計検定準1級で出題されるトピックは非常に広範にわたるため、さまざまな統計的手法の辞典としても役立つ。 【 目 次 】 1 事象と確率 2 確率分布と母関数 3 分布の特性値 4 変数変換 5 離散型分布 6 連続型分布と標本分布 7 極限定理，漸近理論 8 統計的推定の基礎 9 区間推定 10 検定の基礎と検定法の導出 11 正規分布に関する検定 12 一般の分布に関する検定法 1...
XAI（説明可能なAI）--そのとき人工知能はどう考えたのか？
◆AIの説明責任を果たす ◆ ◆◆手法とツールを解説◆◆ AIが出した答について「なぜ？」「どうして、そうなるの？」と問われた開発者は、絶句するほかありません。そこを機械に任せるための機械学習なのですから、「黙って信じてください」と頼みますか？ この難問に対し、人間が納得できそうな理由や根拠を示す技術が「説明可能なAI」（eXplainable AI：XAI）です。本書では、実際にどのような「説明」が必要とされ、また、可能なのかを丁寧に解説。代表的なXAI技術の概要を紹介し、PythonのXAIライブラリLIMEやSHAP等の使いこなしを手引き。AIの業務適用で迫られる「公平性・説明...
数学ガールの秘密ノート／やさしい統計
現代を生きるすべての人にとって必須の教養と言うべき「統計」をテーマに、 「僕」と三人の数学ガール（ミルカさん、テトラちゃん、ユーリ）が楽しい数学トークを繰り広げる、最高の統計入門書。 ▼本書の構成 あなたへ プロローグ 第1章 グラフのトリック 第2章 平らに均す平均 第3章 偏差値の驚き 第4章 コインを10回投げたとき 第5章 投げたコインの正体は エピローグ 解答 もっと考えたいあなたのために ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー ●登場人物紹介 「僕」 高校二年生、語り手。 数学、特に数式が好き。 ユーリ 中学二年生、「僕」の従妹。 栗色のポニーテ...
数学ガールの秘密ノート／微分を追いかけて
中高生レベルのやさしい数学を楽しい会話で学ぶ「数学ガールの秘密ノート」シリーズ第五弾。本書のテーマは、数学に悩む多くの人がつまずきがちな「微分」です。「変化をとらえる」という微分の考え方を、たくさんの実例を通してやさしく解説しています。 あなたへ プロローグ 第1章 18歳未満の論理学 第2章 位置を時間で微分する 第3章 パスカルの三角形 第4章 位置と速度と加速度と 第5章 割り算と掛け算のバトル エピローグ 解答 もっと考えたいあなたのために あとがき
数学ガールの秘密ノート／積分を見つめて
「僕」と三人の数学ガール（ユーリ、テトラちゃん、ミルカさん）のトークを通して、「中高生レベルの数学を楽しく学ぶ『数学ガールの秘密ノート』シリーズの新作。 本書のテーマは、高校生・大学生には必須科目である「積分」です。 高校で学ぶ積分は、微分と並んで現在の数学・科学の基礎となっている分野です。科学の世界で積分が計算として使われるのはもちろんですが、私たちの日常生活でも「日々変化する量をすべて合計して考える」というのは極めて基本的なアイディアといえます。 微積分（微分・積分）というと、三角関数に並んで数学の苦手意識を刺激するキーワードになりますが、その本質は決して難しくありません。本書...
数学ガールの秘密ノート／行列が描くもの
「僕」と三人の数学ガールたちとの数学トークを通して中高生レベルの数学を楽しく学ぶシリーズの第10作目です。 本書のテーマは、「行列」です。 行列の知識は、数学を活用していくために必須です。たとえば、機械学習やディープラーニングを理解するとき、コンピュータを使って数式処理や数値計算を行うとき、ゲーム開発、画像処理、コンピュータグラフィクス、アートなどの多彩な分野を学ぶときなどに、行列の知識は欠かせません。 行列はまた、高校で学ぶ多くの分野を関連づけて学べる題材でもあります。複素数、ベクトル、三角関数、図形の面積に関わる幾何学、交換法則や結合法則といった代数学の法則などに行列は関わって...
プログラミングのための線形代数
本書は、専門・非専門を問わずコンピュータにかかわる方を主な対象に想定した線形代数の参考書です。単に「線形代数プログラムの書き方」を解説する本ではなく、数学のプロでない読者に線形代数の本音を語ることが狙いです。
数学ガール／ポアンカレ予想
《ポアンカレ予想》は、20世紀の初頭にフランスの数学者アンリ・ポアンカレが提示した位相幾何学の問題であり、2000年にクレイ数学研究所が発表した7つの数学の難問(賞金100万ドルのミレニアム問題)の一つです。百年間、誰も証明できなかったこの問題が、 21世紀の初めにロシアのグリーシャ・ペレルマンによって証明されました。 本書は、ポアンカレ予想をテーマに、トポロジー(位相幾何学)、基本群、非ユークリッド幾何学、微分方程式、多様体、フーリエ展開などの数学的題材を解き明かしていきます。大学受験を迎えた「僕」の苦悩と数学ガールたちとの交流も軽やかに描かれます。 『数学ガール/ガロア理論』の刊行...
物理数学の直観的方法 〈普及版〉
大胆なイメージ化により、難解な概念を短時間でマスターする！ ベクトル解析、フーリエ変換、複素積分など、理工系学生の前に立ちはだかる数学の「10の難所」をカバー。試験前に途方にくれる幾多の学生を救い、「難解な数学的手法の意味が、目からウロコが落ちるように理解できた」「はじめて腑に落ちた」と絶大な支持を得た不朽の名著の新書版！ 第1章 線積分、面積分、全微分 第2章 テイラー展開 第3章 行列式と固有値 第4章 eiπ＝-1の直観的イメージ 第5章 ベクトルのrotと電磁気学 第6章 ε-δ論法と位相空間 第7章 フーリエ級数・フーリエ変換 第8章 複素関数・複素積分 第9章 エントロピーと...
とある弁当屋の統計技師（データサイエンティスト）
“とある弁当屋”を舞台に，いま話題のデータサイエンティストが活躍するユニークな統計の入門書！ 本書では，物語風に統計解析の目的と方法を解説します。具体的には，最近注目を浴びている「データサイエンティスト」を主人公にみたて，顧客であるお弁当屋さんの売上向上を目指して活躍するという筋立てです。主人公が，お店の看板娘に解説するという形式で，統計の基礎概念，方法論，また応用について懇切丁寧に解き明かします。通勤通学の電車の中でも通読できるよう，できるだけ単純化した説明を試みました。そこで，机に向かってじっくり本書の内容を復習したいという読者には，サポートサイトを用意する予定です。統計学なんかまる...
その数学が戦略を決める
ワインの将来の価値を予測する。症状の統計から病気を診断する。脚本段階で興行収入を最大化する。そしてあなたに最適な結婚相手まで決めることも、「絶対計算」が可能にする！ＩＴ時代の兆単位のデータがもたらす新世界ビジネス戦略。イェール大学気鋭の計量経済学者がわかりやすく書いた知的大興奮の書！文庫版は補章追加。
統計学が最強の学問である
ーーーーーーーーーーーーーーーーー ビジネス書大賞(2014) 日本統計学会出版賞(2017) を受賞した、統計学入門書の金字塔! ーーーーーーーーーーーーーーーーー あえて断言しよう。あらゆる学問のなかで統計学が最強の学問であると。 どんな権威やロジックも吹き飛ばして正解を導き出す統計学の影響は、現代社会で強まる一方である。 「ビッグデータ」などの言葉が流行ることもそうした状況の現れだが、はたしてどれだけの人が、その本当の魅力とパワフルさを知っているだろうか。 本書では最新の事例と研究結果をもとに、基礎知識を押さえたうえで統計学の主要6分野 ◎社会調査法 ◎疫学・生物統計学 ◎心理...
統計学が最強の学問である［実践編］
あえて断言しよう。あらゆる学問のなかで統計学が最強の学問であるとーー 鮮烈なコンセプトで、統計学書としては異例のベストセラーとなった『統計学が最強の学問である』の続編。 前作が統計学の世界を横断的に紹介した「入門の入門」だとすれば、本書は代表的な6つの統計手法を横断的に解説する「実践の入門」という役割を果たす本となる。
バイオサイエンスの統計学
バイオサイエンス領域でよく用いられる検定法を中心に解説．身近な数値や誤用例を通し，統計の基本概念からその正しい使い方まで，ひとりでに理解できる．カラー図式やコンピュータシミュレーション，漫画を駆使したビジュアルで楽しい編成．項目ごとに難易度，重要性が段階表示され，初学者から高度な読者までレベルに応じた読み方ができる． 序説 統計学とは 1. 検定の原理 2. 関連2群の差の検定 3. 独立2群の差の検定 4. 計数値データの検定 5. 独立多群の差の検定 6. 関連多群の差の検定 7. 回帰と相関 8. 標本の分布型とその検定法 9. 統計の正しい利用と解釈
統計クイックリファレンス（第2版）
本書は統計の基本概念から応用的手法まで、幅広い情報を網羅したリファレンスです。情報の時代の現代、膨大なデータを収集・分析・解釈・説明するための知識とテクニックが求められています。「統計的に考える」ことを念頭に、データをしっかり理解し、データの誤用を避け、数字に惑わされないための考え方と知識、テクニックを身に付けられるよう執筆されています。複雑な専門用語に関してもよく整理されており、わかりやすく解説。後半では、ビジネス、医療、教育などのさまざまな専門に特化した部分にも触れて概略がわかるよう工夫されています。新しい情報も数多く盛り込み、時代に即した現代的な内容となっています。
新版 統計学のセンス
好評の旧版に加筆・アップデート。データを見る目を磨き，センスある研究を遂行するために。〔内容〕randomness／統計学的推測の意味／研究デザイン／統計解析以前のデータを見る目／平均値の比較／頻度の比較／イベント発生までの時間の比較
サンプルサイズの決め方
本書では、入門的ないしは中級的な内容の統計的方法を勉強した読者を想定し、サンプルサイズ（標本数）の決め方（サンプルサイズの設計方法）を解説する。主に統計的検定における検出力に基づくサンプルサイズの設計方法を説明し、区間推定に基づくサンプルサイズの設計方法についても触れる。本書では、入門的な統計的方法の教科書で登場する一通りの手法を取り扱う。
経済数学の直観的方法 確率・統計編
高度に発展した経済数学の本質を、70点に及ぶ図・グラフを中心に、直観的に理解していきます。本書では、「確率・統計編」として、正規分布曲線ができるメカニズムを学び、確率統計論で最も重要な原理とされる、中心極限定理の不思議に触れ、教養としてのブラック・ショールズ理論を身につけていきます。 現代社会を浮き彫りにする経済学。この経済学を表す経済数学は高度に発展してきました。なかでも、マクロ経済学の「動的マクロ均衡理論」と、金融工学の「ブラック・ショールズ理論」は「二大難解理論」として、その頂上をなしています。 この『経済数学の直観的方法』の2冊では、目標をこの「二大難解理論」にしぼっていま...
データ解析のための統計モデリング入門
現象を数理モデルで表現・説明するのに慣れていない人のために、章ごとに異なる例題を解決していく過程を通して、統計モデルの基本となる考えかたを紹介する。前半では、応用範囲のひろい統計モデルのひとつである一般化線形モデルの基礎を、後半では、実際のデータ解析に使えるように、階層ベイズモデル化する方法を、ＲとＷｉｎＢＵＧＳの具体例を用いて説明する。
基礎からわかる時系列分析
時系列データとは、気温や株価のように時間順に得られる系列データを指します。本書では時系列データの分析（時系列分析）の進め方を、基礎から説明します。時系列分析にはさまざまなアプローチがありますが、本書では探索的な方法と確率的な方法の両方を解説します。具体的には、探索的な方法については移動平均に基づく方法、確率的な方法については状態空間モデルに基づく方法を取り上げます。これらの説明の中では、数式の意味やどのようにコードに落とし込むかについて、丁寧に解説をします。また本書は応用的な話題についてもカバーしていますので、初めて時系列分析を試みる方はもちろん、すでに時系列分析に携わっている方にも興味...
Rによる 計量経済分析
各手法が適用できるために必要な仮定はすべて正確に記述，手法の多くにはRのコードを明記する，学部学生向けの教科書。〔内容〕回帰分析／重回帰分析／不均一分析／定常時系列分析／ARCHとGARCH／非定常時系列／多変量時系列／パネル#br#【著者より】#br#本書は計量経済分析の手法とソフトウェアRによる実行方法を解説したテキストであり、経済学・経営学を学ぶ学生・大学院生および企業・研究機関の研究者が経済データの分析を行うときに役立つ内容となることを意図している。特に回帰分析、時系列分析（定常、非定常、GARCHモデルなど）、パネルデータ分析のなかで実際に用いられる手法をなるべく多く取り上げた...
時系列解析
「時系列解析」は過去の自身のデータから未来のデータを予測するために用いられる手法であるが，予測だけでなく，事象の分解・理解に強みを持つ手法でもある。本書では，応用範囲の広い「時系列解析」について，マーケティングやIoTなどの現場における実解析で応用ができるように解説の内容を選定し，手法の基礎的な理論をPythonのサンプルコードとともに解説した。簡単なデータを用いた簡単な課題を例にとり，基礎的なモデル構築の過程を段階的に体験できるように，また，自学により応用範囲を広げてもらえるように，どの場面で，なぜその手法を使うのかを考えられるように説明している。 本書では，経済・マーケティングの分...
経済・ファイナンスデータの 計量時系列分析
基礎的な考え方を丁寧に説明すると共に，時系列モデルを実際のデータに応用する際に必要な知識を紹介。〔内容〕基礎概念／ARMA過程／予測／VARモデル／単位根過程／見せかけの回帰と共和分／GARCHモデル／状態変化を伴うモデル 1. 時系列分析の基礎概念 1.1 時系列分析の基礎 1.2 定常性 1.3 ホワイトノイズ 1.4 自己相関の検定 2. ARMA過程 2.1 ARMA過程の性質 2.2 ARMA過程の定常性と反転可能性 2.3 ARMAモデルの推定 2.4 ARMAモデルの選択 3. 予測 3.1 予測の基礎 3.2 AR過程の予測 3.3 区間予測 3.4 MA過程の予測...
カルマンフィルタ
カルマンフィルタは，もともとは工学分野における動的システム制御の手法として提案されたものであったが，その後，時系列解析手法としてのカルマンフィルタの有用性が見出され，現在に至るまで様々な派生形が生まれるとともに，その応用範囲を拡大してきている。時系列データを分析して予測する状況は枚挙に暇がないが，様々な時系列分析のニーズに応えられる柔軟な時系列モデルの枠組みとして状態空間モデルがあり，状態空間モデルの推定をコンピュータで高速に与える計算手法がカルマンフィルタである。 本書は，主にカルマンフィルタを用いた時系列解析の方法論と，データ解析の実践を解説する。特に，統計用フリーソフトRを用い，多...
StanとRでベイズ統計モデリング
近年，確率分布を使った数理モデルをデータにあてはめることで現象の理解と予測を促す「統計モデリング」が注目されている。既存の手法と比べた時の利点は解釈のしやすさと予測のよさの両立である。解釈がしやすいので，モデルに含まれる値を推定した後で次のアクションにつなげやすい。このため現実のデータ解析に極めて有効な手法と評価されている。 背景には，コンピュータの計算速度の向上，大規模のデータが入手しやすくなったこと，モデリングの試行錯誤を極めて簡単にする確率的プログラミング言語の進歩がある。こうした言語の中から，本書ではフリーソフトであるStanを紹介する。Stanは優れたアルゴリズムを搭載し開発...
基礎からのベイズ統計学
２１世紀の現代社会において、データ分析の多くの実践的現場では、すでにベイズ統計学が主流になっています。迷惑メールフィルタや画像音声のノイズ除去など、ベイズ統計学のない日常はもはや私たちには考えられません。またこの流れは決して止まらないでしょう。しかし、現在、特に文科系の大学における統計学教育の中でベイズ統計学の学習は十分とは言えません。技術的困難さが解決されたいま、社会・人文・行動科学の学部教育のなかで、ベイズ統計学の教育を充実させることは社会的急務です。本書は、文科系・理科系を問わず、ベイズ統計分析に入門を希望している方を読者として歓迎します。
ベイズモデリングの世界
ベイズ統計について統計モデリングの立場から幅広く解説。特に、階層ベイズモデルや状態空間モデルの周囲にひろがる世界について、さまざまな視点から論じる。
スパース推定法による統計モデリング
変数選択問題は統計学における重要な問題の一つである。この問題に対して，近年，変数選択とモデルの推定を同時に行うスパース正則化を用いる方法が開発された。この方法によって，従来では扱うことが難しかった高次元データに対しても変数選択が実行可能となり，スパース正則化法は一気に注目されるようになった。さらに，変数選択だけでなく，データ発生の疎性構造を抽出するという，より一般的な観点からの研究が進むようになり，たとえば，グラフ構造における辺選択などにも拡張されている。これらの方法は総称してスパース推定と呼ばれ，統計学の基本ツールになりつつある。 本書は，スパース推定の入門的内容から発展的内容までを...
![AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×技術力＝価値創出]の表紙](https://thumbnail.image.rakuten.co.jp/@0_mall/book/cabinet/7580/9784297117580.jpg?_ex=200x200)
AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×技術力＝価値創出]
データサイエンティストと呼ばれる職種が登場して、いまや10年以上が経過しようとしています。ビッグデータやディープラーニングなど技術的な流行も後押しして、AI・データ分析プロジェクトに取り組む企業も増えました。また、データサイエンス、データエンジニアリングに関する技術情報は次第に増え、データ分析コンペティションの盛り上がりもあって技術的な知識を持つ方が増えているのは事実です。ところが、実際にAI・データ分析プロジェクトに取り組んでみると、そううまくはいかないようです。プロジェクトを進めるには技術知識だけでなく「ビジネス力」が必要なのです。 そこで、本書はこれまでメインテーマとして語られるこ...
データ分析のための数理モデル入門 本質をとらえた分析のために
「数理モデル」とは、現実のデータを理解・活用するために生み出された様々な数理的な手段の総称である。これには、近年注目を浴びている機械学習だけでなく、物理学、生物学、生態学などの自然科学、また心理学、経済学、といった人文社会科学分野で用いられる諸手法が含まれている。 こうした極めて多様な方法論の間には、データの背後に存在するメカニズムをある種の数式で表現し、それを利用するという共通の目的・手続きが存在する。 データと目的が与えられたとして、どのモデリング手法に頼ればいいのだろうか？特に、現象の理解を目的とした分析には、機械学習の諸手法では太刀打ちできないこともある。 こういった場合には、...
データサイエンス入門
ビッグデータの時代だ。さまざまな分野の研究がデータ駆動型に変わってきている。ビジネスでのビッグデータ利用も人工知能の開発とあいまって盛んだ。データ処理、データ分析に必要な情報学（コンピュータ科学）、統計学の基本知識をおさえ、新たな価値創造のスキルの学び方を紹介する。待望の入門書。
戦略的データサイエンス入門
ビッグデータ時代とも言われる昨今においては、データ収集を行ってビジネスの全体像を把握し、適切なデータ分析を行って正確な予測をした上でビジネス戦略を決めることが求められています。本書は、データをビジネスに活かすために身に付けておくべき基本的な考え方と、データマイニングやモデリングの根底に存在するコンセプトについて、体系的に解説しています。データサイエンスの重要性とその威力を学べる一冊です。
データ分析プロジェクトの手引
ビジネスにおけるデータ分析の重要性が叫ばれるようになって久しい。さらに最近ではビッグデータに注目が集るようになり，データ分析の需要は高まる一方である。本書はビジネスにおけるデータ分析を，その要件定義から分析システムの構築に至るまで，豊富な事例を紹介しつつ詳述した解説書である。 前半は，ビジネスで分析を進める際の要件定義から始まり，データの集め方，集めたデータの前処理の方法，そしてデータマイニング・機械学習の手法を用いた分析結果の解釈・レポーティングについて解説している。後半は事例紹介を交えつつ，テキストマイニング，データベースとの連携，プライバシーへの配慮といった発展的な話題で構成され...
データサイエンティスト養成読本 登竜門編
データサイエンティストはここ数年で生まれた職種です。どんなスキルを身に付ければ良いかはいろいろなところで語られ、現役のデータサイエンティストのスキルもバラバラなのが現実です。さまざまな技術がある中で、本書ではデータ分析をはじめる前に最低限知っておきたい知識を取り上げます。たとえばシェルの操作は知らなくても良いでしょうか？基本的なＳＱＬは書けなくても良いでしょうか？データ形式についての知識は不要でしょうか？機械学習の基本的な知識は不要でしょうか？…初学者にとっては避けて通れない知識、現役データサイエンティストにとっては知らないと恥ずかしい知識を登竜門編として１冊にまとめています。
実践Data Scienceシリーズ PythonではじめるKaggleスタートブック
シリーズの第2弾は、初学者向けのKaggle入門書の決定版！ ★「Kaggleで勝つ」準備をしよう！★ 初学者が「Kaggleに何となく興味ある」状態から「実際のコンペに参加できる」状態になれるような内容を目指しました。 ・サンプルコードの詳細な解説があるから、しっかり身につく！ ・優勝チームと専業Kagglerのコンビによる、安定のわかりやすさ！ ・充実の本音対談で、やさしくサポート！ ・初学者や手探りでやっているが体系的な知識を得たい人に最適。 【本書のサポートページ】 https：／／github.com/upura/python-kaggle-start-book 【実践...
Kaggle Grandmasterに学ぶ 機械学習 実践アプローチ
本書は世界各国で出版・公開された書籍 "Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem" の翻訳書です。豊富なコード例と機械学習にまつわる基礎的な内容を取り上げていきます。 交差検証や特徴量エンジニアリングなどモデル作成以前の重要な要素にも紙面が割かれ、コードの再現性やモデルのデプロイといった話題にも踏み込みます。 モデル作成では、表形式のデータセットだけでなく、画像認識や自然言語処理に関する内容が具体的な実装と共に示されます。 本書の節々から、性能を追求するだけではなく実運用にも重きを置いた著者の姿勢が垣間見えるでしょう。 "Ka...
機械学習のための特徴量エンジニアリング
機械学習や人工知能の性能を決める特徴量作成・変換／選択について詳述した書籍！ 本書は、機械学習を行うエンジニアが知るべき特徴量抽出の基本から応用、最新のテーマまでを網羅した書籍です。内容としてはそれほど難しくないため、機械学習を学んでいる人が特徴量エンジニアリングについて学びはじめる書籍として最適です。
集合知プログラミング
本書は現在注目を集めている「集合知」をテーマにした書籍です。機械学習のアルゴリズムと統計を使ってウェブのユーザが生み出した膨大なデータを分析、解釈する方法を、基礎から分かりやすく解説します。本書で紹介するのは「購入・レンタルした商品の情報を利用した推薦システム」、「膨大なデータから類似したアイテムを発見し、クラスタリングする方法」など。ｄｅｌ．ｉｃｉｏ．ｕｓ、ｅＢａｙなどが公開しているＷｅｂ ＡＰＩを使用した解説も本書の大きな特徴です。本書のサンプルコードは可読性に優れたＰｙｔｈｏｎを使用していますが、他の言語のプログラマでも理解しやすいようにアルゴリズムを解説しています。日本語版ではＹ...
パターン認識と機械学習 上
2006年出版以来、amazon.comの人工知能部門で世界的トップセラーとなり、たちまち4刷となった英語版原著Pattern Recognition and Machine Learning、待望の日本語版。5名の監訳者のもと、選りすぐられた日本人研究者達14名によって丁寧に訳出。ベイズ理論に基づいた統一的な視点から、機械学習とパターン認識の様々な理論や手法を解説。
パターン認識と機械学習 下
ベイズ理論に基づく統計的予測技術は、計算アルゴリズムの開発と計算機の性能向上により、近年、急速に進展してきた。本書は、このベイズ理論に基づいた統一的な視点から、機械学習とパターン認識の様々な理論や手法を解説した教科書。この下巻では上巻の基礎的な話題を発展させた様々な手法を扱う。まず、予測精度の高さで注目を集めたサポートベクトルマシンと、今や幅広い領域で使われているカーネル法を説明。次に高度な確率モデルを表現するベイジアンネットなどのグラフィカルモデルや、潜在変数を扱うEMアルゴリズムを紹介。その後、ベイズ理論の適用範囲を広げた変分ベイズ法とMCMC法について触れ、次元削減や時系列の扱いと...
AIエンジニアのための機械学習システムデザインパターン
機械学習システム構築に必要な デザインパターンがここにある！ 【本書の背景】 Pythonを用いた機械学習のモデル開発事例は多数ありますが、 そのモデルをビジネスやシステムに組み込み、運用する事例や方法論は多くありません。 そのため、AIを組み込んだ実装モデルをまとめた、 「機械学習システムのデザインパターン」に注目が集まっています。 【対象読者】 ・AIエンジニア ・システムエンジニア ・機械学習を本番システムとして使うための開発、運用方法で悩んでいるエンジニアの方 【本書の概要】 本書は機械学習を有効活用するためにはシステムに組み込むための設計や 実装が必要と考え、機械学...
岩波データサイエンス 1
Vol.1 特集「ベイズ推論とMCMCのフリーソフト」:データ分析において必須の道具となりつつある階層ベイズの枠組み，それを支える MCMC(マルコフ 連鎖モンテカルロ法)をベースとしたフリーソフトについて，基礎から最新情報までを伝える．[刊行委員会メンバー]伊庭幸人・麻生英樹・久保拓弥・松浦健太郎・尾崎 隆・中谷秀洋・高柳慎一・北島顕正・斉藤 稔・西垣林太郎・立森久照[特集解説]ベイズ超速習コース(伊庭幸人) 2ページでわかるMCMCの秘密(伊庭幸人) 階層ベイズ 最初の一歩(久保拓弥) 時系列・空間データのモデリング(伊東宏樹) MCMCソフトウェアの比較(松浦健太郎) Stan入門...
岩波データサイエンス 3
【特集】「因果推論ーー実世界のデータから因果を読む」 〈特集まえがき〉(立森久照・林岳彦・伊庭幸人・星野崇宏) ・ ・因果推論ことはじめ(立森久照) ・〈コラム〉時系列の因果と相関(伊庭幸人) ・相関と因果と丸と矢印のはなしーはじめてのバックドア規準(林岳彦・黒木学) ・準実験のデザインー観察データからいかに因果関係を導き出すか(津川友介) ・統計的因果効果の基礎ー特に傾向スコアと操作変数を用いて(星野崇宏) ・ ・因果効果推定の応用ーCM接触の因果効果と調整効果(加藤諒・星野崇宏) ・傾向スコアを用いたバント効果の推定ーーノーアウト1塁のバントは，得点確率を有意に高...
岩波データサイエンス 6
現代の時系列解析入門としての状態空間モデリングを、第一人者による入門から、粒子フィルタ、R言語での実践、ビジネス応用まで詳解。また、VARモデルによる時系列の因果解析の事例を加える。サブ特集では、シミュレーションとデータサイエンスの接点について、一般論から、気象や生体高分子、都市などの事例までを紹介。特集=時系列解析 状態空間モデル・因果解析・ビジネス応用【特集】状態空間モデル(北川源四郎) R言語による状態空間モデリングーdlm / KFASパッケージを用いて(伊東宏樹) ゼロから作る粒子フィルタ(伊庭幸人) 状態空間モデルのマーケティングへの応用(佐藤忠彦) VARモデルによる因果関...
ゼロから作るDeep Learning
実際にシステムを作りながらディープラーニングを学ぶ！ ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優...
機械学習スタートアップシリーズ これならわかる深層学習入門
機械学習の予備知識がない読者を、研究の最前線までしっかり連れて行く、ひとりでも学べる入門書！ 深層学習の理論を初めて学ぶ人はもちろん、今度こそ理解したい人のために。 【甘利俊一先生推薦】 「世の中に人工知能の解説書は多いが、基礎から始め、その仕組みを理論的に明快に説明したのは本書が初めてといってよい」 【主な内容】 1 はじめに 2 機械学習と深層学習 3 ニューラルネット 4 勾配降下法による学習 5 深層学習の正則化 6 誤差逆伝播法 7 自己符号化器 8 畳み込みニューラルネット 9 再帰型ニューラルネット 10 ボルツマンマシン 11 深層強化学習 【機械学習スタートアップ...
実践GAN
GAN（Generative Adversarial Networks）、敵対的生成ネットワークとはIan Goodfellowらによって生み出された機械学習技術の一種です。2つの分離したニューラルネットワークを使うことで、実物と見まごうほどリアルな画像を生成することを可能としました。 本書はGAN（敵対的生成ネットワーク）を学びたい方のために入門から実装まで、理論を交えつつ解説していきます。本書全体を通じてJupyter Notebooksを使い、実装はPython、Kerasで行っていきますがいくつかの章ではGoogle ColaboratoryのNotebooksを提供します。...
深層学習
AI研究の一分野として注目を集める深層学習（ディープラーニング）に関する教科書として世界的な評価を受けている解説書。深層学習の理解に必要な数学、ニューラルネットワークの基礎から、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）やRNN（回帰結合型ニューラルネットワーク）などのすでに確立した手法、さらに深層学習の研究まで、深層学習の基礎を理論を含めてしっかり学習したい人に最適な内容になっている。近年の深層学習研究をリードする著名な研究者たちが執筆した入門者必読の書である。 第1章 はじめに 第I部 応用数学と機械学習の基礎 第2章 線形代数 第3章 確率と情報理論 第4章 数値計算 第5章 機械学...
PyTorch実践入門
ディープラーニングの重要な基礎概念と、PyTorchを用いたディープラーニングの実装方法について、細部まで掘り下げて解説。限られたデータでニューラルネットワークを訓練する方法、訓練済みモデルのデプロイ方法など『ディープラーニング・プロジェクトのベストプラクティス』を提示します。 ・ディープラーニングのメカニズムを解説 ・Jupyter Notebook上でサンプルコードを実行 ・PyTorchを用いたモデル訓練の実施 ・実データを使用するプロジェクトをベースに実践的解説 ・本番環境へのさまざまなモデルデプロイ方法 PyTorchで実際にどのように組み込まれて実現されているのか、細部...
AlphaZero 深層学習・強化学習・探索 人工知能プログラミング実践入門
Google傘下の英国DeepMind社が開発した「AlphaGo」は、2015年に「囲碁」の一流棋士に圧勝したことで、世界中の大きな注目を集めました。それを発展させ、「囲碁」だけでなく「チェス」「将棋」でも最強のコンピュータソフトを目指して作られたのが、2017年末に発表された「AlphaZero」です。 本書では、この最新・最強の機械学習フレームワークである「AlphaZero」の仕組みを解き明かします。「AlphaZero」は、これまでも使われてきた「深層学習」「強化学習」「探索」のアルゴリズムを組み合わせて作られており、それぞれの構成要素を理解することで、全体像を把握できます。...
機械学習スタートアップシリーズ Pythonで学ぶ強化学習 ［改訂第2版］ 入門から実践まで
「Pythonで強化学習が実装できる！」と好評を得た入門書の改訂版。読者からの要望・指摘を反映させた。主に、Policy GradientとA2Cの記述・実装を見直した。 ・Pythonプログラミングとともに、ゼロからていねいに解説。 ・コードが公開されているから、すぐ実践できる。 ・実用でのネックとなる強化学習の弱点と、その克服方法まで紹介。 【おもな内容】 Day1 強化学習の位置づけを知る 強化学習とさまざまなキーワードの関係 強化学習のメリット・デメリット 強化学習における問題設定：Markov Decision Process Day2 強化学習の解法(1): ...
自然言語処理〔三訂版〕
日本語や英語などの自然言語は人間の知的活動の根幹をささえるメディアである。自然言語のコンピュータ処理に関する研究・技術分野を自然言語処理と呼ぶ。近年のコンピュータおよびニューラルネットワークの進展とともに自然言語処理技術は劇的に進展し、ウェブサーチ、対話システム、機械翻訳などの応用システムが我々の日常に浸透しはじめている。本書では、自然言語の性質、コンピュータで処理するアルゴリズム、難しさ等を理解する。これによって、自然言語処理の応用システムを健全に利活用する能力を身につける。 1.自然言語処理の概要と歴史 2.文字列・テキスト処理の基礎 3.言語リソースの構築（1） 4.言語リソースの...
テキストアナリティクスの基礎と実践
ロングセラー『テキストデータの統計科学入門』を全面的に大改訂。テキストのクリーニングから加工、集計、各種の分析、予測モデルの作成、そして近年の分散表現によるテキスト分類まで、基本的な考え方をふまえ、具体的なツールを使用しながら丁寧に解説する。分析に用いるRのコードも多数収録！
テキストマイニングの基礎技術と応用
研究と実応用の両面に従事する研究者が、テキストデータを活用するための実践的なガイドを提供する。基盤技術に関する学術的な解説や活用事例にとどまらず、誰もが成果を出すことができるように、必要となる視点を示す。新しい研究トピックを取り上げることで今後のテキストマイニングの進化の方向性も展望する。 はじめに 第1章 テキストマイニングの基本 1. 1 テキストマイニングが可能にすること 1. 2 検索や分類とテキストマイニングの違い 1. 3 テキストマイニングの基本的な仕組み 1. 4 テキストマイニングの難しさ 1. 5 テキストマイニングのための自然言語処理 1. 6 テキス...
テキストデータマネジメント
日々更新・蓄積される膨大なテキストを扱うためには、データ管理が必須となる。本書は、⼤規模なテキストデータを利活⽤する上で必要となる基本知識と⼿法を網羅的に解説する。データ抽出と格納、その各種表現⽅法と重みの計算法や索引付け、そして分析の実例まで、この1冊で大規模テキストデータの活用法の全貌がわかる。 はじめに 第1章テキストデータマネジメントシステム 1. 1 テキストデータマネジメントの重要性 1. 2 用語の定義 1. 3 テキストデータマネジメントシステムの概要 1. 4 テキストアナリティクスの流れとツール 1. 5 テキストアナリティクスの例 1. 6 本書で想...
金融・経済分析のためのテキストマイニング
政治家の発言、企業の不祥事……。金融市場に影響を与える事象は多岐にわたるため、市場レポートや経済ニュースなどのテキストデータを分析し、資産運用や市場分析に活かす動きが加速している。自然言語処理や機械学習、多変量解析などを絶妙に組み合わせる金融テキストマイニングについて、実践的にわかりやすく解説。 はじめに 第1章 金融テキストマイニングの概要 1. 1 金融テキストマイニングの現状と課題 1. 2 本書のねらいと構成 第2章 金融・経済テキストマイニング手法における前処理 2. 1 テキストの前処理 2. 2 テキストの特徴量抽出 第3章 時系列データの前処理 3. 1 ...
文学と言語コーパスのマイニング
古文や現代文、話し言葉などを対象とする人文学研究において、近年、テキストアナリティクスが注目を集めている。『源氏物語』「宇治十帖」の著者問題、芥川龍之介や宇野浩二の文体の変遷、日本の方言分類分析など、文献研究に統計的手法を融合させた「計量文献学」における最新の研究成果をわかりやすく紹介した入門書。 はじめに 第1章スタイロメトリー分析 1. 1 スタイロメトリー 1. 2 書き言葉におけるスタイロメトリー 1. 3 書き手の文体特徴量 1. 4 特徴量の分析方法 第2章古典文学の数理的研究と実例 2. 1 問題の所在 2. 2 数理的手法を用いた研究 2. 3 日本語の...
Rによるテキストマイニング入門(第2版)
フリーの環境を使い，実践しながらひと通りの手法を学べる入門書です．ネット上にあふれる膨大なテキストデータを効率よく収集・分析する方法や，アンケート結果をデータに置き換えて分析する方法を紹介します． 初心者はもちろん，さまざまな手法を知りたいという読者にもおすすめです． 〈おすすめポイント〉 ・基本的な手法のほか，ウェブスクレイピングやトピックモデルといった，最近注目の技術も紹介． ・ネットワークグラフ，ワードクラウドなどの可視化機能をふんだんに利用．データの特徴をつかむのに役立つ． ・実践には統合環境RStudioを導入．RStudioでは，マウスによる直感的な操作ができ，コードの補完...
Rによるテキストマイニング
「tidy」データの概念に基づいてRでテキストマイニングを行う！ 取得した生データをまずは扱いやすいtidyデータに変換してデータ分析を行うことが、最近のRで主流となりつつありますが、本書はそのコンセプトに基づき、著者らが開発した人気のtidydataパッケージを使って、Twitterやニュースサイト、NASAのメタデータなどを分析していきます。著者たちの豊富な経験と科学的理論に基づいた、明確でシンプルなテキストマイニング手法を提示します。
テキストアナリティクス
本書は，テキストの電子化から始め，テキスト分析のための事前処理，目的に合わせた分析項目の集計方法およびそのテキストの分析方法などについて，例を織り込みながら，テキスト分析に関わる統計的データ処理や機械学習的手法について平易に解説している。 テキストにおける法則と指標，テキストの特徴分析，テキストのクラスター分析，テキストの分類分析，テキスト関連の予測や要因分析に分けて，伝統的な方法から最新の方法まで順を追って解説している。例えば，特徴分析では主成分分析，対応分析などの統計的データ分析法から始め，NMF（非負行列因子分解）分析やトピックモデルなどの機械学習的手法まで，分類分析では線形判別...
機械学習・深層学習による自然言語処理入門
本書は、自然言語処理について初歩から学べる書籍です。プログラミングについては、なんらかのプログラミング言語を使ったことのある開発者を対象に書いています。 自然言語とは、私たち人間が日常的に読み書きしたり、話したりするのに使っている言語のことです。そして、自然言語で書かれたテキストデータをコンピュータで処理するための技術を自然言語処理と呼びます。自然言語処理によって実行できるタスクの代表的な例としては、自動翻訳や質問応答、対話などがあります。 本書では、この自然言語処理について、今まで学習したことがない人でも学べるように、基礎から解説しています。自然言語をコンピュータで処理する...
犯罪捜査のためのテキストマイニング
本邦初，犯罪捜査のためのテキストマイニング技術を解説。近年，サイバー空間を舞台とした犯罪が増加傾向にある。電子掲示板への書き込みや電子メールの送信による脅迫，名誉毀損，業務妨害などの犯罪は，いつでもどこでも誰にでも容易に実行できてしまうとともに，証拠が残りにくく，また他人への「なりすまし」も容易である。このようなサイバー犯罪は，犯人の特定をはじめとして，その犯人性の立証が比較的困難といった特徴を有する。本書は，文章情報に基づき，書き手を特定する「著者識別」あるいは書き手の特徴(性別や年齢層など)を推定する「著者プロファイリング」といったサイバー犯罪に挑む分析手法を解説。
ウェブデータの機械学習
「ウェブ」を知らずして、「データ」を語ることなかれ・機械学習がどのように応用されているかを概観する。・評判分類の学習、単語の意味表現、検索結果の順序学習を重点的に解説。・話題を瞬時に発見するバースト検出やウェブのリンク解析も紹介。 「ウェブ」を知らずして、「データ」を語ることなかれ ・機械学習がどのように応用されているかを概観する。 ・評判分類の学習、単語の意味表現、検索結果の順序学習を重点的に解説。 ・話題を瞬時に発見するバースト検出やウェブのリンク解析も紹介。 【機械学習プロフェッショナルシリーズ】 本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム...
データ分析ライブラリーを用いた最適化モデルの作り方
＜big＞＜strong＞最適化モデルが作れる！＜/big＞＜/strong＞ 本シリーズは、「実践」という観点から、Pythonを用いて様々なテーマの問題解決を行うための手法を、気鋭の執筆陣が解説する。 第一弾ある本書は、Pythonのデータ分析ライブラリーと最適化ライブラリーを組み合わせることで、シンプルでわかりやすい最適化モデルの作成方法を学ぶことを目的とする。サンプルプログラムをダウンロードし、実際に手を動かしながら学ぶことができる。 Pythonで最適化モデルを構築する読者には必読の書である。 1．最適化とは 2．環境構築 3．Jupyter Notebookの使い方 4．Pu...
Rによる実践的マーケティングリサーチと分析（原著第2版）
本書ではマーケティングリサーチ実務家にとってRがいかに強力な武器であるかを紹介する。入門レベルの統計知識のみを前提とし，数学的な詳細には立ち入らず，統計モデルを概念的な観点から解説する。各分析は知見に基づいた実践的なシミュレーションデータ作成からスタートするため，分析法の学習にとどまらず対象データと分析結果の関係に対する深い洞察を得ることができる。前半の章でR言語，基本統計，線形モデリング，データの可視化などを扱うが，これらはデータ分析に不可欠な内容なので本書全体を通して随所で解説する。後半の章では，より高度なトピックを扱うが，すべてのアナリストに親しみやすい内容となるように配慮している...
ウェブ最適化ではじめる機械学習
「bウェブサイトのUX改善」を題材に、現実の問題をモデルに落とし込む過程を詳解！ 「機械学習の手法をどうやって現実の問題に適用するか？」について悩んでいるエンジニアは数多くいると思います。本書はウェブサイトのUX改善を題材に、A/Bテストやメタヒューリスティクス、バンディッドアルゴリズムなど機械学習のアプローチを適用し、パラメーターの抽出やモデルの選択などを学べる書籍です。モデルや数式の表現をPythonのコードやビジュアルなグラフでも表現し、理解の助けとしています。
ディープラーニング入門
金融データを例にディープラーニングの実装をていねいに紹介．［内容］定番非線形モデル／ディープニューラルネットワーク／金融データ解析への応用／畳み込みニューラルネットワーク／ディープラーニング開発環境セットアップ／ほか
Pythonによるファイナンス 第2版
金融工学に必要なプログラミング、数学、そして金融工学の専門知識を一冊でカバー！ この数年でPythonの金融関係のライブラリが充実し、金融業界でもPythonが当たり前のように使われるようになりました。Python＋金融の解説を行う書籍の中でも、本書は圧倒的な情報量を誇ります。Pythonの入門から始まって、金融工学、統計などを丁寧に解説するだけでなく、アルゴリズムトレーディングとデリバティブの実際的な解説があるのが他にない強みです。非常に読み応えがあり、また実用的な一冊です。金融業界にいてこれからプログラミングを学びたい人にとっても、またプログラマで、金融についての勉強がしたい人にとっ...
物流アルゴで世が変わる
難しいビジネス問題を斬新な数理手法をソフトウェア化したアルゴリズムでどう解決するか。物流の世界でアルゴをどう使うか。 1. なぜ物流とアルゴか 2. 物流問題と解決のマッチング 2.1 物流ネットワーク全体を見よう 2.2 問題解決のマップ 2.3 Edelmanケース1: スペインのファーストファッションZARA 3. 拠点配置問題 3.1 拠点配置問題とサプライチェーン 3.2 拠点配置の分析例 3.3 拠点配置の基本ロジック 3.4 拠点配置最適化モデル 3.5 拠点配置の事例 3.6 拠点配置の特殊例 3.7 分析用データの準備と加工 3.8 Edelm...
不動産テック
不動産分野でのIT活用を基礎理論から応用まで解説。〔内容〕市場分析理論／統計・機械学習／GIS／価格分析／価格予測／介入効果の測定／間取り図の認識／エリア指標開発／物件情報データベース／空き家分布把握手法／不動産金融市場 1. 不動産市場とテクノロジー 1.1 AIと不動産業 1.2 不動産のマッチング 1.3 不動産テックによる社会課題解決 1.4 良質なデータ資源の重要性：Garbage in garbage out 2. 不動産市場分析の理論 2.1 ヘドニックアプローチによる不動産価格分析 2.2 ヘドニック価格関数の推定 2.3 不動産価格の分解と予測 2.4 ...
人工知能はどのようにして 「名人」を超えたのか？
人工知能は今、プログラマの手を離れ、既存の科学の範疇を超え、天才が残した棋譜も必要とせず、さらには人間そのものからも卒業しようとしています。その物語を、できる限りやさしく語りました。
人工知能はいかにして強くなるのか？ 対戦型AIで学ぶ基本のしくみ
AIが「学ぶ」とは、「考える」とは、「判断を下す」とはどんなことなのか。つまり、人工知能の思考構造がどうなっているのかを、基本から学びます。「深層学習とは何か」「画像認識の原理とは」「評価関数の意味」「完全解析の思考法」など、最新技術の核心にも触れていきます。さらに、囲碁のAlphaGo、チェスのDEEP BLUEなど、対戦型AIの進化を振り返ることからも、「人工知能（AI）とは何か」に迫ります。 2016年3月9日、Googleの研究部門が開発した囲碁プログラムAlphaGoが、李世石との5番勝負の第1局に勝ったという一報が流れました。人工知能（AI）が、囲碁においてはまだ人間に及...
人工知能入門
ビッグデータ解析やテキストマイニングなどの先端技術は，実はこれまでの人工知能研究の成果から生みだされたテクノロジーです。本書では，人工知能研究の成果を広く系統的に示すことで，人工知能の成果がどのように生まれたのか，また，今後どんな分野に人工知能技術が適用可能かを述べます。具体的には，探索による問題解決，知識表現と推論，学習，自然言語処理，進化的計算と群知能，それに自律エージェントなど，人工知能という学問領域を構成する基本的分野を網羅しています。本書ではこれらを，現代的な視点からわかりやすく解説します。 本書は，大学などにおける半期15回の講義を念頭においた教科書として構成してあります。...
【12ステップで作る 組込みOS自作入門】②とりあえず本のサンプルを全て実行してみた
本を読み進める前にとりあえず全体像をつかむために、12ステップ全てのプログラムを実行してみた。各節の冒頭に記載されていた要点も添えて以下に記載。 STEP1 - この節で学習すること - 開発環境の作成 - クロス・コンパイラの作成
12ステップで作る組込みOS自作入門
１ステップずつ、実際に動かしながらプログラムを発展させていく方式で、無理なく学べる。ＯＳやハードウェアに詳しくない方にも理解できるように、十分な説明を提供。