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目次
■第1章 データとサイエンス■ 1.1 物理学とデータサイエンス 1.2 最小2乗法とオーバーフィット 1.3 テイラー展開と振り子の等時性 コラム：武谷の三段階論 ■第2章 行列と線形変換■ 2.1 ベクトル、行列と線形変換 2.2 変換としての行列 2.3 行列に関する色々 コラム：計算量のオーダー ■第3章 確率論と機械学習■ 3.1 確率の基礎事項 3.2 教師あり学習と教師なし学習、強化学習 3.3 確率変数と経験的確率、大数の法則 3.4 大数の弱法則の証明 3.5 カルバックライブラーダイバージェンス 3.6 尤度と赤池情報量基準、汎化 3.7 ロジスティック回帰 ■第4章 ニューラルネットワーク■ 4.1 ニューラルネットワークの概論 4.2 万能近似定理 コラム：新しい道具と新理論 ■第5章 トレーニングとデータ■ 5.1 ニューラルネットワークの入出力と学習 5.2 誤差関数と汎化、過学習 5.3 誤差関数の最適化・学習 コラム：次元の呪い ■第6章 Python入門■ 6.1 Pythonによるプログラミング入門 6.2 Pythonと他言語の比較 6.3 NumPyとMatplotlib 6.4 Pythonでのクラス ■第7章 TensorFlowによる実装■ 7.1 TensorFlow/Kerasとは 7.2 データやライブラリのロード 7.3 データの分割とニューラルネットワークの設計 7.4 学習 7.5 結果の評価 コラム：量子化という用語 ■第8章 最適化、正則化、深層化■ 8.1 最適化法の改良 8.2 過学習を防ぐ 8.3 多層化にむけて ■第9章 畳み込みニューラルネットワーク■ 9.1 フィルター 9.2 畳み込みニューラルネット コラム：知能と飛行機 ■第10章 イジング模型の統計力学■ 10.1 イジング模型 10.2 イジング模型のモンテカルロ法 10.3 熱浴法のPython コードとデータの準備 コラム：統計力学と場の量子論 ■第11章 Nature Physicsの論文を再現しよう■ 11.1 論文について 11.2 データの前処理 11.3 実験
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- 007.13 ﾄﾐ
- 図書登録番号：
- 14102582088
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- 007.1-5917-2021
- 図書登録番号：
- 7114110770
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- 007.1
- 図書登録番号：
- 2070386332
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紙- 請求記号：
- 007.13/ﾄﾐ/
- 図書登録番号：
- 0023638760
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- 549.9/3369/
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- 資料種別
- 図書
- ISBN
- 978-4-06-522549-3
- タイトル
- タイトルよみ
- コレナラ ワカル キカイ ガクシュウ ニュウモン
- 著者・編者
- 富谷昭夫 著
- 出版事項
- 出版年月日等
- 2021.3
- 出版年（W3CDTF）
- 2021
- 数量
- 244p