〇書籍4冊 合計：1,200ページ超 ・ゲーム企画書 約300ページ ・イラスト類 約800ページ ・開発者トークイベント記録 約100ページ（2014年11月29日「四神降臨祭」など） 〇オリジナルサウンドトラックCD1枚 「ドルアーガの塔」（アーケード）「イシターの復活」（アーケード）「カイの冒険」（ファミリーコンピュータ）「ザ ブルークリスタルロッド」（スーパーファミコン）「ドルアーガの迷宮」（フィーチャーフォン） 〇復刻インストカード ドルアーガの塔（2枚） サイズ 三方背BOX H310×W220×D96mm 約4600g ※仕様は予告なく変更になる場合がございます。予めご了承ください。 公式サイトはこちら https://shop.asobistore.jp/feature/pacman_officialstore/topics/vgc/
機械学習のための数学の知識が一冊に！ 最小限の前提知識から機械学習に必要な数学の概念を説明し、機械学習の四つの手法を導出する。 機械学習は社会の幅広い領域に応用されるようになり、より多くの人が機械学習を利用し、学ぼうとしている。機械学習のライブラリやソフトウェアがより簡単に利用できるようになってきている一方で、機械学習を学びたい多くの人にとって、背後にある数学的な概念の理解が一つのハードルとなっている。 本書はそのような機械学習と数学のギャップを埋めるため、機械学習で利用される基本的な数学について必要な知識を一冊にまとめたものである。最小限の前提知識から各トピックの数学的概念を説明し、機械学習の基本的な手法について導出を行う。対象となる手法は、線形回帰、主成分分析、混合ガウスモデル、サポートベクターマシンの四つである。数学に慣れている学生や社会人にとって、各手法の導出は機械学習を学ぶきっか
本を読んでて、気になるところがあったら、 その要点をテキストファイルに箇条書きにして、整理しながら読書する。 これだけ。 これだけで、読書の質が桁違いに上がります。 これをやると、「普通に本を読むだけだと、理解した気になってるだけで、実はろくに理解してなかった」と分かって驚きます。 話はこれで終わりですが、 以下の点が気になる方もいらっしゃるでしょう。 ●どんな人がどんな本を読む場合にもそうなるわけじゃないだろ。具体的に、どんな人がどんな本を読む場合にそうなるんだ？ ●そんなの面倒くさくてやってらんない。手間をかけずにやる方法はないの？ ●具体的にどうやるとうまくいくのか、もっとちゃんと説明しろ。 そういう方のために、以下、これらについて補足します。 まず、読書を以下の９種類に分類します。 (1)リアルタイム活用読書読んだ知識を今やっている仕事/生活/趣味にリアルタイムに活用しながら読む方
多くの学生の声から生まれた，丁寧な解説でわかりやすい今までにない大学教材 大学1年生の“統計学”の半期,もしくは通年の講義で教科書としてお使いいただけます。 レイアウトは高校の教科書と同じようになっています。長年高校数学の教科書を発行してきた数研出版ならではの，読んでわかる大学の教科書です。 統計学は, 理系・文系を問わず学問・研究において大切なツールであり，また すべての人の実生活に根差しております。しかしながら，大学で学ぶ解析学，代数学の知識を必要とすること，かつ解析学，代数学以外の統計学独特の作法があるため，学習者に「難しい」と言われることもあります。 この難しさの克服には統計学の基礎的な事柄の徹底した理解が大切です。 本書は，統計学を学ぶ動機，観測によって得られた値から見出せること，その値をもとに推定や検定を行うための一通りの知識や，計算によって得られた結果の統計的な考察の仕方につ
多くの学生の声から生まれた，丁寧な解説でわかりやすい今までにない大学教材 慣れ親しんだ高校の青チャートと同じ例題形式で構成しています。 姉妹書『数研講座シリーズ 大学教養 統計学』に掲載された練習・章末問題166問，本書『チャート式シリーズ 大学教養 統計学』にのみ掲載された34問を加え,計200問を例題形式で詳説した大学数学の青チャートです。 それぞれの例題には，懇切丁寧な解答を付してあります。 また，チャート式シリーズの特徴である「その問題を解決するための考え方を示す指針」,および関連する参考事項や注意事項などについても適宜解説を加え,理解が深まるようにしています。 姉妹書『数研講座シリーズ 大学教養 統計学』と併読することで，さらに高い学習効果が得られます。
第1章 確率論の基礎 1.1 ランダム事象と確率 1.2 確率空間と確率変数 1.3 確率変数の独立性 1.4 確率変数の相関 1.5 確率変数の和 1.6 確率変数の変換 1.7 累積分布関数と特性関数 1.8 モーメントとキュムラント 1.9 多変量の確率変数 第2章 確率積分と確率微分方程式 2.1 ランダムな運動 2.2 確率過程 2.3 ブラウン運動とその性質 2.4 ブラウン運動と確率積分 2.5 確率微分方程式 2.6 伊藤の公式 2.7 確率微分方程式の具体例 2.7.1 オルンシュタイン・ウーレンベック過程 2.7.2 幾何ブラウン運動 2.7.3 一般化コーシー過程 2.7.4 多変数オルンシュタイン・ウーレンベック過程 第3章 マルコフ過程の性質 3.1 確率密度関数による表現 3.2 マルコフ過程 3.3 フォッカー・プランク方程式の導出 3.4 フォッカー・プラン
理解に近道はない．だからこそ，初学者目線を忘れないペース配分と励ましで伴走する入門書．可能な限り図に語らせ，道具としての統計手法を，しっかり数学として（一部は割り切って）学ぶ．独習・学び直しに最適 本書の使い方 統計学を学ぶ心がけ／予備知識／本書の学び方／のんびり取り組む／本書の難所／練習問題を解く／数学が得意なら／ご協力ください 序章 はじめに １．統計学の必要性 ２．散らばり（バラツキ） ３．基本的な用語と概念 ①観測値と標本 ②母集団 ③統計学の目的 ④統計学の理論を支える土台 ⑤単純無作為標本 ４．本書の２本柱 ①平均の比較 ②2変数の関係 ５．検定統計量 第Ⅰ部 統計的仮説検定の論理 １章 検定の論理（二項検定を教材として） １．例題1：B薬はA薬より有効か？ ①例題1.1：18人に効果がある場合 ②例題1.2：14人に効果がある場合 ③例題の解答 ２．二項分布 ①二項係数 nC
偏微分方程式の数値計算法とその数理的な性質を解説 本書は、偏微分方程式の数値解析の入門的な内容を解説し、初学者を専門家への入り口に導くことを目標としている。過度な一般化や抽象化には進まず、具体的な数理モデルに対して実際に応用されている数値解法を適用し、その数学的性質を深く研究する。離散最大値原理、安定化手法や風上化手法など今まで和書では詳しく論じられていなかった事柄も詳説する。本書を通じて応用関数解析の入門にもなるよう配慮した。 なお、付録Aには本書で用いる関数解析の基礎事項をまとめ、付録B, Cでは非線形方程式に対する差分法と有限要素法のMATLABプログラミングについて説明する。また、各章のおわりには章末問題として問題と研究課題を付記し、付録のあとに問題の略解をまとめて掲載した。 熱方程式、波動方程式、Cahn-Hilliard方程式、Schrodinger方程式、Poisson方程式
【本書の内容】 本書は，光学分野を俯瞰する立場で数学的内容を精査し，光学における数学や物理的意味と数学のもつ性質との橋渡しを行い，横断的理解を目指している。 1章「光の基礎事項」では，波面，位相，光路長やマクスウェル方程式，境界条件など，2章以降の内容を理解するのに必要な基本概念を説明する。 2章以降では，最初に簡単な数学的な説明を行い，以下の内容が理解しやすいようにする。 2章「光とベクトル」では，ベクトル単独で説明できる光学現象を対象とし，ベクトルの加・減算を利用して光学現象を半定量的に理解する方法を説明する。 3章「光と行列・ベクトル」では，行列を主体として利用して物理的内容を表す方法や，それらを関係づける内容を説明する。 4章「光と数列・級数」では，最初に干渉や回折でよく現れるsinc関数の発生要因を考察する。多重ピンホールによる干渉を説明した後，いくつかの回折現象で開口をピンホー
第1章 機械学習による適応的実験計画とベイズ最適化 1.1 データ駆動型実験科学とベイズ最適化 1.2 ブラックボックス最適化とハイパーパラメータ最適化 1.3 ベイズ最適化 第2章 ブラックボックス関数のベイズモデリング 2.1 ベイズ線形回帰モデル 2.2 ガウス過程回帰モデル 第3章 ベイズ最適化のアルゴリズム 3.1 はじめに 3.2 改善確率量獲得関数 3.3 期待改善量獲得関数 3.4 信頼下限獲得関数 3.5 トンプソン抽出獲得関数 3.6 エントロピー探索獲得関数 3.7 予測エントロピー探索獲得関数 3.8 ベイズ最適化の終了条件 3.9 出力の生成方法 3.10 ハイパーパラメータの取り扱い 第4章 Optuna によるベイズ最適化の実装方法 4.1 Optuna とは 4.2 Optuna の基礎的な使い方 4.3 Optuna におけるベイズ最適化 4.4 BoTo
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? わ、去年2023-08-26にこの記事書いたんだね。まる1年だね。2024年版機械学習・データ分析の必須10冊+ガチ90冊+Next5冊=105冊書きましたよ。 【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本がご好評いただいてましたが古くなりごちゃごちゃしているので新たに作り直しました 本記事のめあて IT系の技術者の方がデータ分析関連の仕事をするために役立つ本を紹介する（私が学び始めた時にあれば欣喜雀躍したであろう）記事として書いております。 本記事作者の青木はバイオインフォマテ
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