数式をプログラムするってつまりこういうこと

複雑な数式を読み解くテクニックがわかる。数式をＰｙｔｈｏｎプログラムとして理解できる。データ分析や機械学習の理屈がわかる。統計データの種類や扱い方がわかる。数式をみたら、コードが浮かぶ。書いたコードに自信がもてる。Ｐｙｔｈｏｎによるデータ分析のための数学再入門。

目次 : １　基礎編（相加平均/ 標準偏差　ほか）/ ２　曲線（なぜ、曲線を学ぶのか？/ 三角関数　ほか）/ ３　ベクトルと距離（ベクトル/ 内積　ほか）/ ４　分布（正規分布（確率密度関数）/ 正規分布（累積分布関数）　ほか）/ ５　機械学習（パーセプトロン/ 最小二乗法　ほか）

【著者紹介】
鈴木雅也 : １９９５年生まれ。２０１９年茨城大学大学院理工学研究科博士前期課程修了。大学院での研究分野は自然言語処理。大学時代より日本語プログラミング言語「なでしこ３」の開発に参加。現在は株式会社ミクシィにてデータ分析やデータ分析基盤の構築・運用に従事しつつ、フリーランスとしてＬａＴｅＸ編集・コンパイルサービス「Ｃｌｏｕｄ　ＬａＴｅＸ」の開発にも従事している

渡辺将人 : 広告業やアグリテックの分野で活動する機械学習エンジニア。２０１７年１０月に株式会社ｉＭｉｎｄを設立

井上史斗 : １９８３年生まれ。２００９年大阪大学大学院情報科学研究科修了。その後、通信キャリア・コンサルティング会社・ベンチャー企業でサーバ・インフラエンジニアとして経験を積む。２０１４年に独立後、渡辺氏と出会い、機械学習に強く興味をもつ。現在は、研究機関からの依頼を受け、さまざまなプロジェクトで機械学習の応用に携わる。２０１７年１０月に株式会社ｉＭｉｎｄを設立（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）