化学のためのPythonによるデータ解析・機械学習入門（改訂2版） [ 金子 弘昌 ]
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金子 弘昌 オーム社カガクノタメノパイソンニヨルデータカイセキキカイガクシュウニュウモンカイテイニハン カネコ ヒロマサ 発行年月：2023年08月30日 ページ数：272p サイズ：単行本 ISBN：9784274230929 金子弘昌（カネコヒロマサ） 明治大学理工学部応用化学科准教授。 2009年東京大学大学院工学系研究科修士課程修了（化学システム工学専攻）。 2020年より現職（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 第1部 Pythonと統計の基礎知識（Pythonの基礎／データの図示）／第2部 データ解析・機械学習の基礎（多変量データとデータの可視化／化学データを用いたモデリング／回帰モデル・クラス分類モデルの適用範囲）／第3部 化学・化学工学データでの実践のしかた（材料設計、分子設計、医薬品設計／時系列データの解析／Datachemical LABを用いた化学・化学工学のデータ解析・機械学習） 化学・化学工学分野でPythonを使って機械学習を行うための入門書。 読者が一から実践できるよう、Pythonのインストール方法、データ解析・機械学習の基本理論から、材料設計、分子設計、プロセス管理について実際にサンプルプログラムとサンプルデータセットを使った実践までを丁寧に解説。 今回の改訂では、Pythonコードの改訂のほか、少数の実験データを扱う場合に有効な手法、ならびに、少数のデータからでも嘘をつかずにデータ解析・機械学習ができるウェブサービス“Datachemical LAB”に関する説明を追加。 本 科学・技術 工学 その他 商品を詳しく見る ¥ 3,740-(税込)
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