今週のQiita技術書まとめ
2021年1月17日配信
Rhinoceros + Grasshopper + Pythonではじめる3Dモデリング
はじめにfa9923af-bf1d-426d-9cc1-a40d43c831e1 最近、3DモデリングツールであるRhinocerosを使って遊んでいます。自分はデザイン全くわからないマンなのですが、サンプルを引っ張ってくるとそれなりに綺麗なものができるので、楽しいです。 ※Rhinoceros公式より拝借 今回の記事は、3DモデリングツールであるRhinocerosと、そのプラグインGrassh…
Parametric Design with Grasshopper 増補改訂版
建築業界を中心に話題を呼んだGrasshopperの解説書が、増補改訂版となって登場。いくつかのサンプルを更新し、さらにプログラミング言語のPythonを連携させるための基礎編＋応用編を新たに追加！ コンピューテーショナル・デザインの発展にともない、これまでのモデリング手法では実現できない形状への注目がますます高まっています。そうしたパラメトリックなモデリングのための最も有効なツールのひとつとして、3D CAD ソフトRhinoceros に標準搭載されることになった「Grasshopper 」にかねてから注目が集まっています。本書はそのGrasshopperについて、Rhinocer...
コンピュテーショナル・モデリング 入門から応用
3次元デジタル・デザイン・ツールを用いてモデルを構築するには、意匠デザインを想像する感性と、3次元曲面造形の理論・技術が必須だ。 昨今、コンピューターの支援により、無限ともいえる大規模データの処理が可能となった。そして処理するアルゴリズムを論理的に構築することにより、デザインの幅は飛躍的に広がった。 Grasshopper（GH）は、アルゴリズムを視覚的に構築するツールであり、スクリプトの使用により拡張可能なデザイン・プラットフォームでもある。 本書を通じて、最強の3次元デザイン・モデリング手法を理解し、応用しよう。 第1章 アルゴリズム構築と開発環境概要 第2章 インターフェース 2-...
教師なし学習 ~入門者のメモ~ (scikit-learn)
本記事の内容 「東京大学のデータサイエンティスト育成講座( 9 機械学習の基礎（教師なし学習）のメモ。 scikit learn の機械学習モデル全体像 チートシート( ここでのポイントは、ザックリ、上が教師あり学習、下が教師なし学習。
東京大学のデータサイエンティスト育成講座
本書は、2017年と2018年に東京大学で実施された「グローバル消費インテリジェンス寄付 講座」の学生向けオフライン講義と、社会人向けオンライン講座で使われた教材がベースになっています。 約400名ほどの受講枠（2年間）に、のべ1,800人以上の応募があった人気の講義です。この本のベースとなるコンテンツはJupyter Notebook形式で公開されていますが、この内容をさらに精査、ブラッシュアップし、読みやすく整えたものが本書になります。 ●本書の内容 本書には、データサイエンティストになるための基礎をつめこんでいます。データサイエンティストは、Pythonや確率・統計、...
Javaでディープラーニングを実装してみた
ディープラーニングをスクラッチから実装して理解するアプローチの書籍としては、『ゼロから作るDeeplearning( Javaは機械学習不毛地帯(というかデータサイエンス領域がPythonの独壇場？)ですが、Javaで機械学習のロジックを理解したいという奇特な方がいれば参考にしてください。 オリジナルと同様にできる限りライブラリを使わず、スクラッチで実装しました。 (実行速度の問題で行列やベクトル…
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...
ベイズ分析を行えるようになるためのおすすめの日本語の書籍
日本語の書籍でベイズ分析を行えるようになる こんにちは，株式会社Nospare( ベイズ統計学は「ベイズの公式」 math p(B|A)=\frac{p(A|B)p(B)}{p(A)}
Pythonによる ベイズ統計学入門
ベイズ統計学を基礎から解説，Pythonで実装。マルコフ連鎖モンテカルロ法にはPyMC3を活用。〔内容〕「データの時代」におけるベイズ統計学／ベイズ統計学の基本原理／様々な確率分布／PyMC／時系列データ／マルコフ連鎖モンテカルロ法 1. 「データの時代」におけるベイズ統計学 2. ベイズ統計学の基本原理 未知の比率に対する推論 ベイズの定理による事後分布の導出 未知のパラメータに関する推論 将来の確率変数の値の予測 付録（損失関数に対応した点推定の導出／SDDRの導出） 3. 様々な確率分布を想定したベイズ分析 ポアソン分布のベイズ分析 正規分布のベイズ分析 回帰モデル...
ベイズ計算統計学
マルコフ連鎖モンテカルロ法の解説を中心にベイズ統計の基礎から応用まで標準的内容を丁寧に解説。〔内容〕ベイズ統計学基礎／モンテカルロ法／MCMC／ベイズモデルへの応用（線形回帰，プロビット，分位点回帰，一般化線形ほか）／他
OSS-DB Silverのための環境構築 #3/5_事前準備2-ソフトウェアパッケージ6つをインストールする
はじめに OSS-DB Silverの学習のために、Windowsパソコン上に環境構築をしています。 ここまで、以下の作業を進めてきました。 1.WindowsPCにLinux環境(仮想環境/CentOS7)を構築 「OSS-DB Silverのための環境構築 1VirtualBox/VagrantでLinux環境(CentOS7 仮想環境)をつくる(
GNU Make第3版
ｍａｋｅは、Ｕｎｉｘのプログラム開発や各種ソフトウェアのインストールに必須の基本ツールです。本書ではｍａｋｅの概念、基本操作、ルールの文法、変数とマクロ、関数、大規模プロジェクトで利用する方法、Ｗｉｎｄｏｗｓ環境での注意など、基礎から高度なテクニックまでを詳しく解説しています。ｍａｋｅの入門書として初心者に役に立つのはもちろんのこと、ｍａｋｅのリファレンスとして、中、上級者にとっても非常に有益な一冊です。
日本語で学べる極値統計の本の紹介
日本語で学べる極値統計の本の紹介 東京工業大学/株式会社Nospare( リサーチャーの栗栖( この記事では極値統計学について日本語で解説されている本について，初学者向けから専門的なレベルまで紹介したいと思います． 統計学の分野の一つに極値統計学と呼ばれる分野があります. 通常統計学ではデータの"平均的"な性質を調べることが多いですが，極値統計学ではデータの"最大値"あるいは"最小値"に注目してデ…
Rによる極値統計学
データからどのような大きな値（極大値）（または極端に小さい値（極小値））がどれくらいの確率でいつ頃出現するか?! 極値統計学とはデータからどのような大きな値（極大値）（または極端に小さい値（極小値））がどれくらいの確率でいつ頃出現するか知るための学問です。 本書は統計学の基礎、Rの基礎から始め、極値統計学の理論とシミュレーションを実践することが出来ます。特に数理統計学で分析できない内容、コンピュータを使ったデータ分析が必要なため、データサイエンティストやSEなどにも役立つものです。
極値現象の統計分析
「頻度は小さいが規模が大きい事象」のデータ分析を扱う統計的極値論の決定版テキスト。自然災害，経済・金融・通信などのリスク管理への応用を念頭に，理論面を体系的に解説．数理的準備，統計分析，確率，事例展開，付録の5部構成。