プログラマーなら知っておきたい40のアルゴリズム : 定番・最新系をPythonで実践! : データ構造・ソートから、機械学習・並列まで (impress top gear)
プログラマーなら知っておきたい40のアルゴリズム : 定番・最新系をPythonで実践! : データ構造・ソートから、機械学習・並列まで
(impress top gear)
- Call No. (NDL)
- M159-M722
- Bibliographic ID of National Diet Library
- 031723022
Notes on use
Note (General)：
- 原タイトル: 40 Algorithms Every Programmer Should Know
Detailed bibliographic record
Summary, etc.：
- さまざまなアルゴリズムを一挙に把握できる。問題解決力、データ活用力を養成！>>本書は、アルゴリズムの基本から始まり、検索やソートなどの実例を示します。より複雑なアルゴリズムとしては、線形計画法、ページランキング、グラフアルゴリズムを説明。機械学習アルゴリズム背後のロジックも理解できるようにします。不...
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Table of Contents
表紙 サンプルコード・正誤表・免責など 献辞 著者・レビューア紹介 はじめに 目次 セクション1 基本原理と基本的なアルゴリズム 第1章 アルゴリズムの概要 1.1 アルゴリズムとは何か／1.1.1 アルゴリズムの各フェーズ 1.2 アルゴリズムのロジックを指定する／1.2.1 擬似コード 1.2.2 スニペットを使う／1.2.3 実行プランを立てる 1.3 Pythonのパッケージの概要 1.3.1 Pythonのパッケージ 1.3.2 Jupyter NotebookでPythonを実装する 1.4 アルゴリズムの設計方法 1.4.1 データ次元 1.4.2 計算次元 1.5 性能分析 1.5.1 空間計算量分析／1.5.2 時間計算量分析 1.5.3 性能を評価する 1.5.4 アルゴリズムを選ぶ／1.5.5 Big O記法 1.6 アルゴリズムを検証する／1.6.1 厳密アルゴリズム、近似アルゴリズム、乱拓アルゴリズム 1.6.2 説明可能性 1.7 まとめ 第2章 アルゴリズムで使われるデータ構造 2.1 Pythonのデータ構造／2.1.1 リスト 2.1.2 タプル 2.1.3 ディクショナリ 2.1.4 セット 2.1.5 DataFrame（データフレーム） 2.1.6 行列 2.2 抽象データ型／2.2.1 ベクトル 2.2.2 スタック 2.2.3 キュー 2.2.4 スタックとキューの背景にある基本的な考え方 2.2.5 木 2.3 まとめ 第3章 ソートアルゴリズムと探索アルゴリズム 3.1 ソートアルゴリズム／3.1.1 Pythonでの変数の入れ替え 3.1.2 バブルソート［No.01］ 3.1.3 挿入ソート［No.02］ 3.1.4 マージソート［No.03］ 3.1.5 シェルソート［No.04］ 3.1.6 選択ソート［No.05］ 3.1.7 ソートアルゴリズムの選択／3.2 探索アルゴリズム 3.2.1 線形探索［No.06］／3.2.2 二分探索［No.07］ 3.2.3 内挿探索［No.08］ 3.3 実践的な応用 3.4 まとめ 第4章 アルゴリズムの設計 4.1 アルゴリズムの設計についての基本的な考え方 4.1.1 課題1：設計したアルゴリズムの結果は期待どおりか／4.1.2 課題2：これらの結果を得るための最適な方法か 4.1.3 課題3：さらに大きなデータセットでの性能はどうか 4.2 アルゴリズム戦略／4.2.1 分割統治法［No.09］ 4.2.2 動的計画法／4.2.3 貪欲法 4.3 実践的な応用：巡回セールスマン問題の求解 4.3.1 総当たり戦略を使う［No.10］ 4.3.2 貪欲法を使う［No.11］ 4.4 PageRankアルゴリズム［No.12］ 4.4.1 問題の定義／4.4.2 PageRankアルゴリズムの実装 4.5 線形計画法［No.13］ 4.5.1 線形計画法問題の定式化／4.6 実践的な応用：線形計画法によるキャパシティプランニング 4.7 まとめ 第5章 グラフアルゴリズム 5.1 グラフの表現 5.1.1 グラフの種類 5.1.2 特別な種類のエッジ 5.1.3 エゴセントリックネットワーク 5.1.4 ソーシャルネットワーク分析 5.2 ネットワーク分析理論［No.14］／5.2.1 最短経路 5.2.2 近傍を作成する 5.2.3 中心性を理解する 5.2.4 Pythonを使って中心性指標を計算する 5.3 グラフの探索／5.3.1 幅優先探索［No.15］ 5.3.2 深さ優先探索［No.16］ 5.4 ケーススタディ：不正分析［No.17］ 5.4.1 単純な不正分析 5.4.2 監視塔手法による不正分析 5.5 まとめ セクション2 機械学習アルゴリズム 第6章 教師なし学習アルゴリズム 6.1 教師なし学習［No.18］／6.1.1 データマイニングのライフサイクルでの教師なし学習 6.1.2 教師なし学習に関する最近の研究の動向／6.1.3 実際の例 6.2 クラスタリングアルゴリズム／6.2.1 類似度を数値化する［No.19］ 6.2.2 階層的クラスタリング［No.20］ 6.2.3 クラスタを評価する 6.2.4 クラスタリングの応用／6.3 次元削減 6.3.1 主成分分析［No.21］ ほか
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- Material Type
- 図書
- ISBN
- 978-4-295-01267-2
- Title Transcription
- プログラマー ナラ シッテ オキタイ ヨンジュウ ノ アルゴリズム : テイバン サイシンケイ オ パイソン デ ジッセン : データ コウゾウ ソート カラ キカイ ガクシュウ ヘイレツ マデ
- Author/Editor
- Imran Ahmad 著クイープ 訳
- Series Title
- Author Heading
- 著者 ： Ahmad, Imran ( 031776630 )Authorities訳者 ： クイープ クイープ ( 00854582 )Authorities
- Publication, Distribution, etc.
- Publication Date
- 2021.10
- Publication Date (W3CDTF)
- 2021