今週のQiita技術書まとめ
2017年10月8日配信
【統計モデリング】2章 確率分布と統計モデルの最尤推定
統計モデリング( 緑本を読んだことがない人も理解できるように書いていく。 教えることが最強の勉強法らしいからね。 統計モデリングの流れ 観測データを得てから、良い統計モデルを作るまでの流れをざっくり説明
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。
よりよいネーミングを目指して
この記事は、俺コン Vol.1 / Day. 2 - connpass( スライド版: ( 前置き このアスキーアートは、「矛盾塊」と呼ばれるそうです。矛盾する情報が同時に与えられたとき、人は混乱してしまいます。ここはQiitaなのでコードで書きますと、
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。
Anguler入門
はじめに 本ブログはAngulerを触ったことがない筆者が書籍1冊でどこまで理解できるか試してみた内容です。 下記の書籍を読んでいます。 Angular アプリケーションプログラミング：書籍案内｜技術評論社( 最初の章 イントロダクション
【強化学習中級者向け】実装例から学ぶ優先順位付き経験再生 prioritized experience replay DQN 【CartPoleで棒立て：1ファイルで完結】
※2018年06月23日追記 PyTorchを使用した最新版の内容を次の書籍にまとめました。 つくりながら学ぶ! 深層強化学習 PyTorchによる実践プログラミング 18年6月28日発売( 強化学習DQNの発展編である「優先順位付き経験再生 prioritized experience replay」を実装・解説したので、紹介します。 概要
速習 強化学習
GoogleのAlphaGoによるプロ棋士打破は，人工知能がヒトを超えた学習を行った歴史的出来事として認識された。強化学習はここで重要な役割を果たしてているだけでなく，自動運転やロボット制御などの重要な分野への応用も知られ，いま世間の強い関心を集めている。その一方，日本語で強化学習を体系的に学べる教科書は多くはなく，代表的な教科書であるSutton and Barto (1998)とその訳書も出版から20年が経とうとしている。 本書はトップ会議のチュートリアルで利用されたり，2010年の出版以降わずか数年で500弱の引用がされたりという事実からも窺えるように，入門書として広く読まれてい...
初めての自動テスト
自動テストの初心者を対象に、自動テストの基礎と手順を分かりやすく解説！ 自動テストの初心者を対象に、自動テストの基礎と手順について学ぶ書籍です。そもそもテストには、どんな種類の自動テストが存在して、それぞれ何に適しているか。各種類の自動テストの具体例、テスターに向けて自動テストに必要な最低限のプログラミングの作法、開発者に向けてモック、テスト駆動開発などについて解説しています。