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1.

電子ブック
ＥＢ
1. Learning scientific programming with Python / ((ebook))
Christian Hill, University College London and Somerville College, University of Oxford
出版情報:   1 online resource (vii, 452 p.)
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2.

電子ブック
ＥＢ
2. Python machine learning / (: electronic bk)
Wei-Meng Lee
出版情報:   1 online resource (323 pages)
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3.

電子ブック
ＥＢ
3. Bayesian modeling and computation in Python (: electronic bk)
Osvaldo A. Martin, Ravin Kumar and Junpeng Lao
出版情報: Taylor & Francis eBooks  1 online resource (xxii, 398 p.)
シリーズ名: Texts in statistical science
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4.

電子ブック
ＥＢ
4. A tour of data science : learn R and Python in parallel (: electronic bk)
Nailong Zhang
出版情報: Taylor & Francis eBooks  1 online resource (x, 206 p.)
シリーズ名: Chapman & Hall/CRC big data series
Data science series ;
所蔵情報: loading…
5.

電子ブック
ＥＢ
5. Data structures and algorithms in Python (: electronic bk)
Michael T. Goodrich, Roberto Tamassia, Michael H. Goldwasser
出版情報: [東京] : Maruzen eBook Library  1オンラインリソース(xix, 748 p.)
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目次情報: 続きを見る
Python Programming Basics / Chapter 1：
Object-Oriented Design / Chapter 2：
Analysis Tools and Recursion / Chapter 3：
Stacks, Queues, and Deques / Chapter 4：
Sequence Abstractions / Chapter 5：
Tree Structures / Chapter 6：
Priority Queues / Chapter 7：
Maps and Dictionaries / Chapter 8：
Search Tree Structures / Chapter 9：
Sorting, Sets, and Selection / Chapter 10：
Strings and Dynamic Programming / Chapter 11：
Graph Algorithms / Chapter 12：
Memory Management and B-trees / Chapter 13：
Useful Mathematical Facts / Appendix A：
Python Programming Basics / Chapter 1：
Object-Oriented Design / Chapter 2：
Analysis Tools and Recursion / Chapter 3：
6.

電子ブック
ＥＢ
6. Hands-on machine learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow : concepts, tools, and techniques to build intelligent systems. 2nd ed (: electronic bk)
Aurélien Géron
出版情報: Sebastopol, Calif. : O'Reilly, 2019  1 online resource (xxv, 819 p.)
所蔵情報: loading…
7.

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7. Hands-on machine learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow : concepts, tools, and techniques to build intelligent systems. 3rd ed (: electronic bk)
Aurélien Géron
出版情報: [S.l.] : EBSCOhost, [20--]  1 online resource (xxv, 834 p.)
所蔵情報: loading…
8.

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8. Deep learning with Python : learn best practices of deep learning models with PyTorch. 2nd ed (: electronic bk)
Nikhil Ketkar, Jojo Moolayil
出版情報: ProQuest Ebook Central  1 online resource (xvii, 306 p.)
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9.

電子ブック
ＥＢ
9. Financial modelling in Python (: electronic bk)
S. Fletcher & C. Gardner
出版情報: [Hoboken, N.J.] : Wiley Online Library, 2015  1 online resource (viii, 236 p.)
シリーズ名: Wiley finance series ;
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目次情報: 続きを見る
Welcome to Python / 1：
Why Python? / 1.1：
Python is a general-purpose high-level programming language / 1.1.1：
Python integrates well with data analysis, visualisation and GUI toolkits / 1.1.2：
Python 'plays well with others' / 1.1.3：
Common misconceptions about Python / 1.2：
Roadmap for this book / 1.3：
The PPF Package / 2：
PPF topology / 2.1：
Unit testing / 2.2：
doctest / 2.2.1：
PyUnit / 2.2.2：
Building and installing PPF / 2.3：
Prerequisites and dependencies / 2.3.1：
Building the C++ extension modules / 2.3.2：
Installing the PPF package / 2.3.3：
Testing a PPF installation / 2.3.4：
Extending Python from C++ / 3：
Boost.Date_Time types / 3.1：
Examples / 3.1.1：
Boost.MultiArray and special functions / 3.2：
NumPy arrays / 3.3：
Accessing array data in C++ / 3.3.1：
Basic Mathematical Tools / 3.3.2：
Random number generation / 4.1：
N(.) / 4.2：
Interpolation / 4.3：
Linear interpolation / 4.3.1：
Loglinear interpolation / 4.3.2：
Linear on zero interpolation / 4.3.3：
Cubic spline interpolation / 4.3.4：
Root finding / 4.4：
Bisection method / 4.4.1：
Newton-Raphson method / 4.4.2：
Linear algebra / 4.5：
Matrix multiplication / 4.5.1：
Matrix inversion / 4.5.2：
Matrix pseudo-inverse / 4.5.3：
Solving linear systems / 4.5.4：
Solving tridiagonal systems / 4.5.5：
Solving upper diagonal systems / 4.5.6：
Singular value decomposition / 4.5.7：
Generalised linear least squares / 4.6：
Quadratic and cubic roots / 4.7：
Integration / 4.8：
Piecewise constant polynomial fitting / 4.8.1：
Piecewise polynomial integration / 4.8.2：
Semi-analytic conditional expectations / 4.8.3：
Market: Curves and Surfaces / 5：
Curves / 5.1：
Surfaces / 5.2：
Environment / 5.3：
Data Model / 6：
Observables / 6.1：
LIBOR / 6.1.1：
Swap rate / 6.1.2：
Flows / 6.2：
Adjuvants / 6.3：
Legs / 6.4：
Exercises / 6.5：
Trades / 6.6：
Trade utilities / 6.7：
Timeline: Events and Controller / 7：
Events / 7.1：
Timeline / 7.2：
Controller / 7.3：
The Hull-White Model / 8：
A component-based design / 8.1：
Requestor / 8.1.1：
State / 8.1.2：
Filler / 8.1.3：
Rollback / 8.1.4：
Evolve / 8.1.5：
Exercise / 8.1.6：
The model and model factories / 8.2：
Concluding remarks / 8.3：
Pricing using Numerical Methods / 9：
A lattice pricing framework / 9.1：
A Monte-Carlo pricing framework / 9.2：
Pricing non-callable trades / 9.2.1：
Pricing callable trades / 9.2.2：
Pricing Financial Structures in Hull-White / 9.3：
Pricing a Bermudan / 10.1：
Pricing a TARN / 10.2：
Hybrid Python/C++ Pricing Systems / 10.3：
nth_imm_of_year revisited / 11.1：
Exercising nth_imm_of_year from C++ / 11.2：
Python Excel Integration / 12：
Black-scholes COM server / 12.1：
VBS client / 12.1.1：
VBA client / 12.1.2：
Numerical pricing with PPF in Excel / 12.2：
Common utilities / 12.2.1：
Market server / 12.2.2：
Trade server / 12.2.3：
Pricer server / 12.2.4：
Appendices
Python / A：
Python interpreter modes / A.1：
Interactive mode / A.1.1：
Batch mode / A.1.2：
Basic Python / A.2：
Simple expressions / A.2.1：
Built-in data types / A.2.2：
Control flow statements / A.2.3：
Functions / A.2.4：
Classes / A.2.5：
Modules and packages / A.2.6：
Conclusion / A.3：
Boost.Python / B：
Hello world / B.1：
Classes, constructors and methods / B.2：
Inheritance / B.3：
Python operators / B.4：
Enums / B.5：
Embedding / B.7：
Hull-White Model Mathematics / B.8：
Pickup Value Regression / D：
Bibliography
Index
Welcome to Python / 1：
Why Python? / 1.1：
Python is a general-purpose high-level programming language / 1.1.1：
10.

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10. Python for scientists (: electronic bk)
John M. Stewart, Department of Applied Mathematics & Theoretical Physics, University of Cambridge
出版情報:   1 online resource (xii, 220 p.)
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