| 1.
|
図書
|
大木敦雄著
| 出版情報: |
東京 : アスキー, 1994.1 198p ; 21cm |
| シリーズ名: |
ASCII books |
| 子書誌情報: |
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| 所蔵情報: |
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|
| 2.
|
図書
|
真鍋俊彦 [ほか] 著
| 出版情報: |
東京 : 共立出版, 2001.11 vi, 148p ; 21cm |
| 子書誌情報: |
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| 所蔵情報: |
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|
| 3.
|
図書
|
豊田正 [ほか] 著
| 出版情報: |
東京 : 朝倉書店, 2002.3 viii, 234p ; 21cm |
| 子書誌情報: |
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| 所蔵情報: |
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|
| 4.
|
図書
|
田中敏幸著
| 出版情報: |
東京 : コロナ社, 2002.7 v, 207p ; 21cm |
| 子書誌情報: |
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| 所蔵情報: |
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|
| 5.
|
図書
|
おもてじゅんいち著
|
| 6.
|
図書
東工大
目次DB
|
小谷善行著
目次情報:
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| 第1章 プロローグ 1 |
| 1.1 「からくり」から人工知能へ 1 |
| 1.2 チェスとコンピュータ 1 |
| 1.3 ゲームとコンピュータ,そして将棋とコンピュータ 3 |
| 1.4 コンピュータ将棋の歴史 5 |
| 第2章 コンピュータ将棋ことはじめ 9 |
| 2.1 将棋の局面データ 9 |
| 2.2 着手データ 11 |
| 2.3 駒効きのデータ 12 |
| 第3章 将棋の探索 14 |
| 3.1 探索木と探索 14 |
| 3.2 将棋の探索 15 |
| 3.3 通常の探索 16 |
| 3.4 捕獲探索 20 |
| 第4章 評価関数 21 |
| 4.1 評価関数 21 |
| 4.2 簡単な評価関数 21 |
| 4.3 駒の価値の精密化 23 |
| 4.4 駒の価値以外の価値 23 |
| 4.5 評価関数を利用する場所について 25 |
| 4.6 インクリメンタル計算 25 |
| 4.7 評価関数の計算時間と正確さの設計 25 |
| 第5章 将棋の探索2 27 |
| 5.1 探索における並べ替え 27 |
| 5.2 前向き枝刈り 29 |
| 5.3 手の拡張 30 |
| 5.4 確率による拡張 31 |
| 5.5 並列探索 32 |
| 5.6 そのほかの探索の工夫 32 |
| 第6章 プロの棋譜から強いコンピュータ将棋が作れるか 34 |
| 6.1 棋譜データから強いコンピュータ将棋を作れるか 34 |
| 6.2 棋譜データから定跡を作る 35 |
| 第7章 トランスポジション・テーブル-同じ計算を再度しないこと 37 |
| 7.1 同じ計算をしない 37 |
| 7.2 将棋の同一局面 37 |
| 7.3 同一局面とは何か 38 |
| 7.4 どんな情報を保存するか 39 |
| 7.5 データ構造 40 |
| 7.6 インデックスの衝突の(不)処理 41 |
| 7.7 トランスポジション・テーブル利用のアルゴリズム 42 |
| 7.8 ハシシュ関数の構成法 43 |
| 7.9 詰探索におけるトランスポジション・テーブル 44 |
| 7.10 将棋の局面における順序関係 44 |
| 7.11 トランスポジション・テーブルの有効性 45 |
| 第8童 詰探索の理念 47 |
| 8.1 詰探索とは 47 |
| 8.2 詰探索の歴史 47 |
| 8.3 証明数 48 |
| 8.4 証明数探索 49 |
| 第9章 詰将棋ルーチンのアルゴリズム 51 |
| 9.1 詰探索の構成要素 51 |
| 9.2 df-pn探索 51 |
| 9.3 動作を追う 53 |
| 第10章 詰将棋の論理 56 |
| 10.1 詰将棋とコンピュータ 56 |
| 10.2 詰将棋とは何か 56 |
| 第11章 詰将棋の自動生成 61 |
| 11.1 詰将棋を自動生成する 61 |
| 11.2 詰将棋作成手法 61 |
| 11.3 逆算法 62 |
| 11.4 順算法(正算法) 62 |
| 11.5 ランダム法 63 |
| 11.6 列挙法 63 |
| 11.7 コンピュータの生成した詰将棋 64 |
| 第12章 見込みのあることと、見込みのないこと 67 |
| 12.1 見込みのあること 67 |
| 12.2 見込みのないこと 67 |
| 12.3 もう一つの見込みのないこと 68 |
| 第13章 学習とチューニング 70 |
| 13.1 学習とチューニング 70 |
| 13.2 何を学習するか 70 |
| 13.3 教師値を何にするか 71 |
| 13.4 注意すべき点 72 |
| 第14章 コンピュータ将棋選手権の結果とコンピュータ将棋選手権の予測 74 |
| 14.1 コンピュータ将棋選手権 74 |
| 14.2 レーティング 79 |
| 14.3 コンピュータ将棋間の強さ比較と予測の実際 81 |
| 14.4 シミュレーション 85 |
| 第15章コンピュータ将棋対人間の対戦と人間を打ち負かす日 89 |
| 15.1 プロとの角落対戦 89 |
| 15.2 竜王とBonanzaとの対戦 90 |
| 15.3 レーティング換算で精密な強さ比較を行う 92 |
| 15.4 集団間のレーティング差を求める 94 |
| 15.5 人間側の対策 97 |
| 第16章 コンピュータ将棋システムとその開発者 99 |
| 16.1 永世名人 99 |
| 16.2 IS将棋と棚瀬将棋 100 |
| 16.3 柿木将棋 102 |
| 16.4 YSS 103 |
| 16.5 KCC将棋 104 |
| 16.6 金沢将棋 105 |
| 16.7 TACOS 106 |
| 16.8 Bonanza 107 |
| 16.9 激指 108 |
| 第17章 エピローグ 110 |
| 17.1 コンピュータ将棋の情報源 110 |
| 17.2 おわりに,そしてコンピュータ将棋が勝った後の課題 111 |
| 索引 113 |
| 第1章 プロローグ 1 |
| 1.1 「からくり」から人工知能へ 1 |
| 1.2 チェスとコンピュータ 1 |
|
| 7.
|
図書
|
平野廣美著
|
| 8.
|
図書
東工大
目次DB
|
屋比久友秀著
| 出版情報: |
東京 : 秀和システム, 2005.9 x, 517p ; 24cm |
| 子書誌情報: |
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| 所蔵情報: |
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目次情報:
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| まえがきⅲ |
| 第1章バイオインフォマティクスの背景 1 |
| 1.1主要な研究分野 2 |
| 1.1.1配列解析 2 |
| 1.1.2タンパク質の構造解析 4 |
| 1.1.3パスウェイ解析 5 |
| 1.2遺伝子 7 |
| 1.2.1分子生物学 7 |
| 1.2.2セントラルドグマ 8 |
| 1.3タンパク質 10 |
| 1.3.1遺伝暗号 10 |
| 1.3.2立体構造 11 |
| 1.3.3タンパク質の機能 12 |
| 第2章コンピュータの利用 15 |
| 2.1バイオコンピューディング環境の概要 16 |
| 2.2Windowsにおけるバイオコンピューティング環境の構築 17 |
| 2.2.1PerlonWindows 17 |
| 2.2.2RubyonWindows 25 |
| 2.2.3PythononWindows 29 |
| 2.2.4Javaonfindows 34 |
| 2.3Linuxにおけるバイオコンピューティング環境の構築 40 |
| 2.3.1PerlonLinux 40 |
| 2.3.2RubyonLinux 45 |
| 2.3.3PythononLinux 46 |
| 2.3.4JavaonLinux 48 |
| 2.4MacOSXにおけるバイオコンピューティング環境の構築 50 |
| 2.4.1JavaonMacOSX 50 |
| 2.4.2×110nMacOSX 55 |
| 2.4.3Xcode20nMacOSX 59 |
| 2.5仮想コンピュータ 66 |
| 2.5.1Cygwin 66 |
| 2.5.2VMware 74 |
| 2.5.3coLinux 76 |
| 2.5.4KnoppixforBio 90 |
| 第3章バイオデーターベース 91 |
| 3.1塩基配列データベース 92 |
| 3.1.1GenBank 92 |
| 3.1.2EMBL 99 |
| 3.1.3DDBJ 103 |
| 3.1.4その他の核酸データベース 104 |
| 3.2タンパク質アミノ酸配列データベース 107 |
| 3.2.1PIR 107 |
| 3.2.2SwissProt 108 |
| 3.2.3その他のタンパク質アミノ酸配列データベース 108 |
| 3.3タンパク質立体構造データベース 110 |
| 3.4パスウェイデータベース 113 |
| 3.5文献データベースPubMed 116 |
| 3.6GO(GeneOntology) 118 |
| 3.7統合データベース 121 |
| 3.7.1NCBIEntrez 121 |
| 3.7.2DBGET 122 |
| 第4章バイオインフォマッティクスツール 123 |
| 4.1相同性検索 124 |
| 4.1.1BLAST 124 |
| 4.1.2FASTA 133 |
| 4.1.3HMMER 137 |
| 4.1.4BLAT 139 |
| 4.2統計解析 143 |
| 4.2.1R(統計解析ツール) 143 |
| 4.2.2BioConductor 151 |
| 第5章バイオプログラミング入門 |
| 5.1オブジニクト指向プログラミングとは 156 |
| 5.2Subversidnを用いた開発 160 |
| 5.2.1SubversiononWindows 161 |
| 5.2.2SubversiononLinux 173 |
| 5.2.3SubversiononMacOSX 179 |
| 5.3Eclipseを用いた開発 180 |
| 5.3.1EclipseonWindows 180 |
| 5.3.2EclipseonLinux 198 |
| 5.3.3EclipseonMacOSX 199 |
| 5.3.4PerlonEclipSe 199 |
| 5.3.5RubyonEclipse 213 |
| 5.3.6PythononEclipse 219 |
| 5.4Perlによるオブジェクト指向プログラミング 230 |
| 5.4.1クラスの作成 230 |
| 5.4.2クラスの利用 234 |
| 5.5Rubyによるオブジェクト指向プログラミング 236 |
| 5.5.1クラスの作成 236 |
| 5.5.2クラスの利用 238 |
| 5.5.3継承の利用 239 |
| 5.6Pythonによるオブジェクト指向プログラミング 241 |
| 5.6.1クラスの作成 241 |
| 5.6.2クラスの利用 243 |
| 5.7Javaによるオブジェクト指向プログラミング 244 |
| 5.7.1クラスの作成 244 |
| 5.7.2クラスの利用 248 |
| 第6章BioPerlプログラミング 251 |
| 6.1BioPerlの概要 252 |
| 6.2BioPerlインストール 254 |
| 6.2.1BioPerbnWindows 254 |
| 6.2.2BioPerlonLinux 256 |
| 6.3BioPerlを用いたプログラミング 257 |
| 6.3.1シークエンス操作 257 |
| 6.3.2BLAST 265 |
| 6.3.3モチーフ検索 270 |
| 第7章 BioRubyプログラミング 273 |
| 7.1BioRubyの概要 274 |
| 7.2BioRubyのインストール 276 |
| 7.3BloRubyを用いたプログラミング 277 |
| 7.3.1シークエンス操作 277 |
| 7.3.2BLAST 282 |
| 7.3.3PubMedを用いた論文検索 286 |
| 7.3.4モチーフ検索 287 |
| 7.3.5Pathway 288 |
| 第8章BioPythonプログラミング 291 |
| 8.1BioPythonの概要 292 |
| 8.2BloPythonのインストール 295 |
| 8.2.1BioPythononWindows 295 |
| 8.2.2BioPerlonLinuxandMacOSX 305 |
| 8.3BioPythonを用いたプログラミング 310 |
| 8.3.1シークエンス操作 310 |
| 8.3.2GenBank 314 |
| 8.3.3BLAST 317 |
| 8.3.4PubMed 320 |
| 第9章BioJavaプログラミング 323 |
| 9.1BioJavaの概要 324 |
| 9.2BioJavaのインストール 327 |
| 9.3BioJavaを用いたプログラミング 329 |
| 9.3.1シークエンス操作 329 |
| 9.3.2GenBank 331 |
| 9.3.3BLAST 335 |
| 第10章BioPerlAPIリファレンス 345 |
| Bio::Seq 346 |
| Bio::SeqlO 352 |
| Bio::DB::GenBank 355 |
| Bio::DB::Fasta 356 |
| Bio::DB::Query::GenBank 359 |
| Bio::Tools::Run::RemoteBlast 361 |
| Bio::Tools::Run::StandAloneBlast 364 |
| Bio::Tools::BPIite 367 |
| Bio::Tools::BPIite::Sbjct 369 |
| Bio::Toois::BPIite::HSP 370 |
| Bio::Tools::BPbl2seq 371 |
| Bio::SearchlO 373 |
| Bio::Search::Hit::Hitl 375 |
| Bio::Search::HSP::HSPl 378 |
| 第11章BioRubyAPIリファレンス 383 |
| Bio::Sequence 384 |
| Bio::Sequence::NA 391 |
| Bio::Sequence::AA 395 |
| Bio::Fasta 396 |
| Bio::Fasta::Report 399 |
| Bio::Fasta::Report::Program 404 |
| Bio::Fasta::Report::Hit 405 |
| Bio::Blast 409 |
| Bio::Blast::Default:Report::Hit 414 |
| Bio::Blast::Default:Report::Hsp 416 |
| Bio::FlatFile 418 |
| 第12章BioPythonAPIリファレンス 423 |
| Bio.Alphabet.IUPAC 424 |
| Bio.Seq.seq 425 |
| Bio.Seq.MutableSeq 426 |
| Bio.Transcribe 431 |
| Bio.Transcribe.Transcribe 431 |
| Bio.Translate 432 |
| Bio.Translate.Translator 433 |
| Bio.Fasta 435 |
| Bio.Fasta,Dictionary 436 |
| Bio.Fasta.lterator 437 |
| Bio.Fasta.Record 439 |
| Bio.Fasta.RecordParser 439 |
| Bio.Fasta.SequenceParser 439 |
| Bio.GenBank 440 |
| Bio.GenBank.Dictionary 443 |
| Bio.GenBank.ErrorParser 444 |
| Bio.GenBank.FeatureParser 445 |
| Bio.GenBank.1terator 445 |
| Bio.GenBank.NCBIDictionary 446 |
| Bio.GenBank.RecordParser 447 |
| Bio.PubMed 447 |
| Bio.PubMed.Dictionary 450 |
| Bio.Blast.NCBIWWW 451 |
| Bio.Blast.NCBIWVW.BlastParser 454 |
| Bio.Blast.NCBIStandalone 455 |
| Bio.Blast.NCBIStandalne.BlastErrorParser 457 |
| Bio.Blast.NCBIStandalne.BlastParser 457 |
| Bio.Blast.NCBIStandalne.lterator 458 |
| Bio.Blast.NCBIStandalne.PSIBIastParser 459 |
| 第13章BioJavaAPIリファレンス 461 |
| org.biojava.bio.symbol.AlphabetManager 462 |
| org.biojava.bio.seq.DNATools 466 |
| org.biojava.bio.seq.RNATools 470 |
| org.biojava.bio.seq.ProteinTools 475 |
| org.biojava.bio.symbol.SimpleAlphabet 480 |
| org.biojava.bio.seq.io.SeqIOTools 482 |
| org.biojava.bio.dist.DistributionTools 488 |
| org.biolava.bio.program.sax.BlastLikeSAXParser 491 |
| org.biolava.bio,program.ssbind.SeqSimilarityAdapter 493 |
| org.biojava.bio.program.ssbind.BlastLikeSearchBuilder 495 |
| org.biojava.bio.program.ssbind.FastaSearchSAXParser 498 |
| org.biojava.bio.seq.db.DummySequenceDB 501 |
| org.biojava.bio.seq.db.DummySequenceDBInstallation 502 |
| 索引 503 |
| まえがきⅲ |
| 第1章バイオインフォマティクスの背景 1 |
| 1.1主要な研究分野 2 |
|
| 9.
|
図書
|
Ben Hammersley著 ; 菅野良二訳
| 出版情報: |
東京 : オライリー・ジャパン , 東京 : オーム社 (発売), 2005.9 xviii, 308p ; 24cm |
| 子書誌情報: |
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| 所蔵情報: |
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|
| 10.
|
図書
|
山下武志著
| 出版情報: |
東京 : オライリー・ジャパン , 東京 : オーム社 (発売), 2011.7 xiv, 253p ; 24cm |
| 子書誌情報: |
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| 所蔵情報: |
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|
| 11.
|
図書
|
阿曽弘具編著 ; 阿曽弘具 [ほか] 執筆
| 出版情報: |
東京 : 共立出版, 2014.9 ii, vi, 220p ; 26cm |
| 子書誌情報: |
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| 所蔵情報: |
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目次情報:
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| 1 情報処理概論 : 情報処理とは |
| 情報の表現 ほか |
| 2 Cプログラミングの基礎 : プログラムの基本 |
| 一定回数の繰り返し ほか |
| 3 計算機を用いた問題解決方法 : テキスト処理 |
| データベースの構築 ほか |
| 4 コンピュータとプログラミング : コンピュータの歴史と今 |
| オペレーティングシステム ほか |
| 1 情報処理概論 : 情報処理とは |
| 情報の表現 ほか |
| 2 Cプログラミングの基礎 : プログラムの基本 |
|
| 12.
|
図書
|
中井央著
|
| 13.
|
図書
|
田中達彦著
| 出版情報: |
東京 : ソフトバンククリエイティブ, 2006.2 xi, 246p ; 21cm |
| シリーズ名: |
ソフトウェア実践講座 ; 1 |
| 子書誌情報: |
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| 所蔵情報: |
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|
| 14.
|
図書
|
冨沢高明著
| 出版情報: |
東京 : ソフトバンククリエイティブ, 2006.2 x, 281p ; 21cm |
| シリーズ名: |
ソフトウェア実践講座 ; 2 |
| 子書誌情報: |
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| 所蔵情報: |
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|
| 15.
|
図書
東工大
目次DB
|
オープンバイオ研究会編
| 出版情報: |
東京 : 東京電機大学出版局, 2008.2 xi, 250p ; 26cm |
| 子書誌情報: |
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| 所蔵情報: |
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目次情報:
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| 第１章 オープンバイオ概要 1 |
| 1.1 バイオインフォマティクスの歴史 1 |
| 1.1.1 フリーソフトウェアの文化 2 |
| 1.1.2 プログラミング言語 2 |
| 1.1.3 ライブラリ開発とオープンバイオの誕生 5 |
| 1.2 オープンソースのバイオインフォマティクスツール 6 |
| 1.2.1 BioPerl，BioPython，BioJava 6 |
| 1.2.2 EMBOSS 6 |
| 1.2.3 Bioconductor 7 |
| 1.2.4 BioMOBY 7 |
| 1.2.5 myGrid，Taverna 7 |
| 1.3 日本でのオープンバイオの取り組み 7 |
| 1.3.1 BioRuby，ChemRuby 7 |
| 1.3.2 ゲノム解析環境 : G-language 8 |
| 1.3.3 細胞シミュレーション環境 : E-Cell 8 |
| 1.3.4 KNOB 9 |
| 1.4 オープンバイオを支えるコミュニティ 9 |
| 1.4.1 O｜B｜F 9 |
| 1.4.2 BOSC 9 |
| 1.4.3 BioHackathon 9 |
| 1.4.4 オープンバイオ研究会 10 |
| 1.5 今後の方向性 11 |
| 1.5.1 Bio*プロジェクトの状況 11 |
| 1.5.2 ウェブサービス 11 |
| 1.5.3 統合環境 12 |
| 1.5.4 ポストゲノムへ 13 |
| 1.6 オープンであることの意義 13 |
| 1.6.1 なぜ「オープン」か 13 |
| 1.6.2 オープンアクセスジャーナルなどの動き 14 |
| 1.7 バイオインフォマティクス環境 : KNOB 14 |
| 1.7.1 バイオインフォマティクスのツールがすぐに使える 15 |
| 1.7.2 既存の環境を変更することなくLinuxが利用できる 15 |
| 1.7.3 さまざまなデータベースを扱うことができる 16 |
| 1.7.4 オープンソースプロジェクトである 18 |
| 参考サイト 18 |
| 参考文献 19 |
| 第２章 配列解析 20 |
| 2.1 公共データベースから配列データを取得する 20 |
| 2.1.1 EMBOSSを活用する 20 |
| 2.1.2 配列の情報を得る 22 |
| 2.2 RT-PCRのプライマーを設計する 28 |
| 2.3 siRNAを設計する 30 |
| 2.4 ドットプロットをつくる 32 |
| 2.5 ペアワイズで配列整列させる 34 |
| 2.5.1 スコアリング 34 |
| 2.5.2 大域的整列をさせる 36 |
| 2.5.3 局所的整列をさせる 38 |
| 2.6 類似した配列をもつ遺伝子を検索する 40 |
| 2.6.1 BLAST（Basic Local Alignment Search Tool） 40 |
| 2.6.2 類似度の評価 41 |
| 2.6.3 BLASTのデータベースを用意する 42 |
| 2.6.4 BLASTで相同性検索を実行する 43 |
| 2.6.5 BLASTの出力結果をプログラムで処理する 45 |
| 2.7 マルチプルアラインメントし保存配列を同定する 48 |
| 2.7.1 ClustalWはどのような計算をしているのか 48 |
| 2.7.2 マルチプルアラインメントする配列を用意する 50 |
| 2.7.3 ClustalWでマルチプルアラインメントを実行する 50 |
| 2.7.4 マルチプルアラインメントの結果を表示する 51 |
| 2.8 配列中のモチーフを検索する 52 |
| 2.8.1 HMMERはどのような計算をしているのか 53 |
| 2.8.2 モチーフ検索する配列を用意する 53 |
| 2.8.3 検索するモチーフの隠れマルコフモデルを用意する 53 |
| 2.8.4 HMMERでモチーフ検索を実行する 54 |
| 2.8.5 隠れマルコフモデルを構築する 55 |
| 2.9 mRNAのゲノムへのマッピング 56 |
| 2.9.1 SpideyやBLATはどのような計算をしているのか 57 |
| 2.9.2 mRNAとゲノムの配列を用意する 57 |
| 2.9.3 Spideyでゲノムにマッピングする 57 |
| 2.9.4 BLATでゲノムにマッピングする 59 |
| 2.10 標的候補遺伝子を検索する 60 |
| 2.10.1 DBTSSで転写上流配列を取得する 61 |
| 2.10.2 TRANSFACのデータを取得する 61 |
| 2.10.3 tfscanで転写因子結合部位を検索する 62 |
| 2.10.4 転写因子結合部位をEnsemblで表示する 63 |
| 2.10.5 転写因子結合部位をUCSC Genome Browserで表示する 67 |
| 参考文献 67 |
| 第３章 バクテリアゲノム解析 68 |
| 3.1 はじめに 68 |
| 3.1.1 G-language GAEとは 69 |
| 3.2 G-language GAEの基本的な使い方 70 |
| 3.2.1 グラフィカルユーザーインタフェースによる解析 70 |
| 3.2.2 G-languageシェル 75 |
| 3.3 G-languageによるバクテリアゲノム解析 81 |
| 3.3.1 GC skewと複製開始・終結点の関係 81 |
| 3.3.2 シグナルオリゴ配列の傾向 89 |
| 3.3.3 全オリゴの複製方向バイアス 92 |
| 3.3.4 遺伝子の複製方向バイアス 95 |
| 3.3.5 遺伝子発現量と複製方向バイアス 97 |
| 3.4 おわりに 101 |
| 参考サイト 101 |
| 参考文献 101 |
| 第４章 マイクロアレイ解析 103 |
| 4.1 はじめに 103 |
| 4.1.1 RとBioconductorとは 104 |
| 4.1.2 マイクロアレイとは 104 |
| 4.2 Bioconductorの使い方 105 |
| 4.2.1 マイクロアレイデータの入手と読み込み 105 |
| 4.2.2 バックグラウンド補正と正規化 108 |
| 4.2.3 データの可視化 109 |
| 4.2.4 データ解析 112 |
| 4.2.5 遺伝子オントロジーを使った解析 117 |
| 4.2.6 ファイルへの出力 119 |
| 4.2.7 ヘルプの閲覧 121 |
| 4.3 おわりに 121 |
| 参考文献 122 |
| 第５章 遺伝子ネットワーク解析 123 |
| 5.1 パスウェイデータベース 123 |
| 5.2 KEGGにおけるパスウェイ表現 123 |
| 5.2.1 KGMLとBioPAX 126 |
| 5.2.2 KEGG API 127 |
| 5.3 パスウェイの遺伝子探索 127 |
| 5.3.1 PPAR-γの載っているパスウェイ 127 |
| 5.3.2 PPAR-γの標的遺伝子を探す 130 |
| 5.3.3 PPAR-γの遺伝子ファミリーを検索する 137 |
| 5.4 パスウェイ上の遺伝子をリストアップする 141 |
| 5.4.1 遺伝子発現データの視覚化 141 |
| 5.4.2 細胞内局在予測の視覚化 146 |
| 参考サイト 154 |
| 第６章 リガンド解析 155 |
| 6.1 はじめに 155 |
| 6.2 グラフアルゴリズム 155 |
| 6.2.1 化合物の同一性 156 |
| 6.2.2 化合物の部分構造 156 |
| 6.2.3 化合物に共通の骨格 157 |
| 6.3 化合物の表現方法 157 |
| 6.3.1 結合表 157 |
| 6.3.2 線形表現 158 |
| 6.3.3 ビット列表現 160 |
| 6.4 化合物の物性・活性推定 162 |
| 6.4.1 構造活性相関 162 |
| 6.4.2 原子団寄与法 163 |
| 6.5 公共データベース 163 |
| 6.5.1 PubChem 164 |
| 6.5.2 KEGG 164 |
| 6.6 プログラミングによる解析 164 |
| 6.6.1 ChemRuby 164 |
| 6.6.2 設計 167 |
| 6.6.3 PubChemの検索 168 |
| 6.6.4 IUPAC名からの化合物構造の取り出し 169 |
| 6.6.5 ２次元構造の描画 170 |
| 6.6.6 部分構造検索 171 |
| 6.6.7 KEGG LIGAND Compoundの検索 172 |
| 6.6.8 経路指紋の生成 174 |
| 6.6.9 PubChem SubsKey 176 |
| 6.6.10 類似度の計算 178 |
| 6.6.11 最大共通部分グラフの計算 179 |
| 6.6.12 化合物の性質推定 179 |
| 6.7 おわりに 180 |
| 参考文献 181 |
| 参考図書 181 |
| 化合物データベース 182 |
| 付録 183 |
| A. KNOBの操作方法 183 |
| A.1 KNOBの起動と終了 183 |
| A.2 簡単なKNOBの使い方 184 |
| A.2.1 エディタの起動 184 |
| A.2.2 データを保存する 185 |
| A.2.3 保存したデータを次回起動時に利用する 187 |
| A.2.4 その他のブートオプション 188 |
| B. シェル入門 189 |
| B.1 シェルの起動 189 |
| B.2 ディレクトリの移動と操作 190 |
| B.3 ファイルの操作 195 |
| B.4 テキストファイルの操作 197 |
| C. BioRubyシェル 203 |
| C.1 BioRubyシェルの使い方 203 |
| C.2 Ruby on Railsを使ったウェブインタフェース 207 |
| D. プログラミング・クックブック 210 |
| D.1 塩基配列を読み込んでアミノ酸配列に翻訳 210 |
| D.2 EMBOSSを利用した解析データの取得と操作 211 |
| D.3 フラットファイルを利用したデータ取得 215 |
| D.4 ウェブサービスを利用したデータ取得 217 |
| D.5 ゲノム配列処理 222 |
| E. UNIX必須30コマンド 227 |
| コラム |
| PPAR-γとは iv |
| Bioinformatics の年表 3 |
| Chemoinformatics の年表 4 |
| g2sとは 74 |
| GC skewとは 82 |
| χ配列とは 89 |
| Codon Adaptation Index (CAI)とは 97 |
| 細胞シュミレーションの試み 124 |
| 第１章 オープンバイオ概要 1 |
| 1.1 バイオインフォマティクスの歴史 1 |
| 1.1.1 フリーソフトウェアの文化 2 |
|
| 16.
|
図書
|
Michele E.Davis, Jon A.Phillips著 ; 西沢直木訳
| 出版情報: |
東京 : オライリー・ジャパン , 東京 : オーム社 (発売), 2008.5 xviii, 443p ; 24cm |
| 子書誌情報: |
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|
| 17.
|
図書
|
石田基広 [ほか] 著
目次情報:
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| 第1部 RとC++によるパッケージ作成 : RとC++の連携について |
| 開発環境について |
| Rcpp.package.skelton()によるパッケージ作成 |
| パッケージ作成の実際 |
| 第2部 Rコマンダープラグインの作成〜EZRの発案から誕生までをサンプルとして : Rコマンダーのカスタマイズの概要 |
| Rコマンダーのカスタマイズの詳細な手順 |
| プラグインパッケージの作成 |
| 第3部 PerlとRを使ったツール作成 : PerlからRを利用するには |
| Perlでデータ取得からグラフ作成までを自動化 |
| Perlで作成したツールを配布する |
| Perk製の計量テキスト分析ツール「KH Coder」 |
| 第4部 JavaとRによるデータ解析ツールの開発 : 開発および実行環境の準備 |
| JRIでJavaからRを利用する |
| JRIによるRの対話的な利用(コンソール |
| JavaGDによるJavaのグラフィックデバイス |
| 第1部 RとC++によるパッケージ作成 : RとC++の連携について |
| 開発環境について |
| Rcpp.package.skelton()によるパッケージ作成 |
|
| 18.
|
図書
|
竹内郁雄編
| 出版情報: |
[東京] : 日経サイエンス , 東京 : 日経BPマーケティング (発売), 2020.6 127p ; 28cm |
| シリーズ名: |
別冊日経サイエンス ; 239 |
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|
| 19.
|
図書
|
板谷雄二著
| 出版情報: |
東京 : 講談社, 2008.2 293p ; 18cm |
| シリーズ名: |
ブルーバックス ; B-1589 |
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|
| 20.
|
図書
|
奥薗隆司著
| 出版情報: |
東京 : 秀和システム, 2010.5 xii, 418p ; 24cm |
| 子書誌情報: |
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|
| 21.
|
図書
東工大
目次DB
|
渡辺正裕著
| 出版情報: |
東京 : 培風館, 2010.2 vi, 198p ; 21cm |
| シリーズ名: |
電子情報工学ニューコース ; 16 |
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| 1.コンピュータの仕組みとプログラミング言語 1 |
| 1.1 コンピュータの中では 1 |
| 1.2 プログラムが実行されるまで 3 |
| 2.変数の型と宣言 7 |
| 2.1 変数，キーワード，基本型 7 |
| 2.2 浮動小数点数の表現 12 |
| 2.3 変数の宣言と代入 15 |
| 2.4 数値リテラルの表記法 17 |
| 2.5 式の値と型唾 19 |
| 2.6 型が異なる式の代入 19 |
| 2.7 演算子の演算規則と優先順位 21 |
| 2.7.1 インクリメント・ディクリメント演算子 21 |
| 2.7.2 代入演算子 23 |
| 2.7.3 多重代入演算子の動作 24 |
| 2.7.4 文字型（Char型） 24 |
| 2.7.5 文字列リテラル 26 |
| 2.7.6 文字列結合演算子 26 |
| 演習問題2 27 |
| 3.条件分岐と繰り返し 31 |
| 3.1 論理演算子と関係演算子理 31 |
| 3.2 条件分岐（1）－if-else文の使い方 32 |
| 3.3 条件分岐（2）－switch-case文 35 |
| 3.4 繰り返し（1）－for文 36 |
| 3.5 繰り返し（2）－while文，do-while文 37 |
| 3.6 breakとcontinue 39 |
| 演習問題3 41 |
| 4.クラスとインスタンス 47 |
| 4.1 オブジェクト指向の考え方 47 |
| 4.2 クラスの定義 47 |
| 4.3 可視性（visibility）とアクセス修飾子 50 |
| 4.4 インスタンスの生成 52 |
| 4.5 フィールドへのアクセス方法 53 |
| 4.6 メソッドの呼び出し方 54 |
| 4.7 コンストラクタ 56 |
| 4.8 メソッドのオーバーロード 57 |
| 演習問題4 60 |
| 5.配列 65 |
| 5.1 配列の宣言 66 |
| 5.2 配列要素と配列変数 67 |
| 5.3 配列のサイズを知る 68 |
| 5.4 クラスの配列 69 |
| 5.5 配列の応用－べき級数と多項式の計算法 69 |
| 5.6 配列の応用－並べ替え（ソーティング） 73 |
| 5.6.1 選択ソート 73 |
| 5.6.2 マージソート 75 |
| 5.6.3 クイックソート 77 |
| 5.7 多次元配列 82 |
| 演習問題5 86 |
| 6.クラス変数とインスタンス変数 93 |
| 6.1 クラス変数 93 |
| 6.2 クラスメソッド 95 |
| 6.3 ローカル変数 96 |
| 6.4 final修飾子 98 |
| 演習問題6 99 |
| 7.継承－オブジェクト指向の3大原則 103 |
| 7.1 オブジェクト同士の関係性－継承関係 103 |
| 7.2 集約関係 105 |
| 7.3 継承の実装 106 |
| 7.4 継承とコンストラクタ 107 |
| 7.5 継承の禁止（f1nalキーワード） 110 |
| 7.6 メソッドのオーバーライド 110 |
| 7.7 抽象クラスと抽象メソッド 113 |
| 7.8 親・子クラスにおける参照型変数の互換性 114 |
| 7.9 Objectクラス 115 |
| 7.10 オブジェクトの比較とコピー 116 |
| 7.11 Stringクラス 117 |
| 7.11.1 Stringクラスの演算子 117 |
| 7.11.2 Stringクラスの配列 118 |
| 演習問題7 120 |
| 8.数値計算のアルゴリズム 125 |
| 8.1 非線形方程式の解法（1）－はさみうち法 125 |
| 8.2 非線形方程式の解法（2）－ニュートン法 130 |
| 8.3 数値微分と微分方程式の差分化 132 |
| 8.4 数値積分法 135 |
| 8.5 微分方程式の解法－オイラー法 137 |
| 8.6 行列クラスの設計と実装 140 |
| 8.6.1 行列の積の計算 140 |
| 8.6.2 実数を行列要素とする行列クラスの実装 142 |
| 8.7 ガウスの消去法による連立1次方程式の解法 146 |
| 8.7.1 ガウスの消去法の手順 147 |
| 8.7.2 ガウスの消去法アルゴリズム 151 |
| 8.7.3 ピボット選択を考慮したガウスの消去法アルゴリズム 152 |
| 8.7.4 ガウスの消去法のRMatrixクラスへの実装 154 |
| 演習問題8 159 |
| 参考となる情報源 163 |
| 演習問題の解答例 165 |
| キーワードー覧表 188 |
| 索引 193 |
| 1.コンピュータの仕組みとプログラミング言語 1 |
| 1.1 コンピュータの中では 1 |
| 1.2 プログラムが実行されるまで 3 |
|
| 22.
|
図書
|
モシニャガ ワシリー, 森元逞, 橋本浩二著
| 出版情報: |
東京 : 共立出版, 2022.4 x, 188p ; 26cm |
| 子書誌情報: |
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| PICマイコンの概要 |
| PIC16F1827の構成と動作 |
| プログラムの作成 |
| I/Oポートと基本的なディジタルI/O処理 |
| 7セグメントLEDへの数字の表示 |
| 割り込み |
| タイマ制御 |
| LCD接続 |
| UART/USARTによるシリアル通信 |
| AD、DA変換〔ほか〕 |
| PICマイコンの概要 |
| PIC16F1827の構成と動作 |
| プログラムの作成 |
|
| 23.
|
図書
|
表允晳, 倉爪亮, 鄭黎蝹共著
| 出版情報: |
東京 : オーム社, 2018.3 xvi, 437p ; 24cm |
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| ロボットソフトウェアプラットフォーム |
| Robot Operating System / ROS |
| ROSの開発環境の構築 |
| ROSの主要概念 |
| ROSコマンド |
| ROSツール |
| ROS基本プログラミング |
| ロボット、センサ、モータ |
| 組込みシステム |
| 移動ロボット〔ほか〕 |
| ロボットソフトウェアプラットフォーム |
| Robot Operating System / ROS |
| ROSの開発環境の構築 |
概要:
オープンソースロボティクスのためのソフトウェアプラットホームであるROS(Robot Operating System)の入門書であり、また詳しい解説書。前半では初心者でも学習できるように、ROSのインストールから基本的な概念について、よく
…
使用されるコマンドや便利なツールの使い方、センサやロボットを利用した実習方法までを詳しく解説。後半では、ROSをすでに使用している技術者や研究者向けに、ROS公式プラットフォーム「TurtleBot3」等のプラットフォームを用いたSLAMや、ナビゲーション、マニピュレータ制御を解説した。
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|
| 24.
|
図書
|
フィックスターズ編 ; 安田絹子 [ほか] 著
| 出版情報: |
東京 : 秀和システム, 2006.10 367p ; 24cm |
| 子書誌情報: |
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| 25.
|
図書
|
長橋賢吾著
| 出版情報: |
東京 : インプレス, 2017.9 xv, 318p ; 24cm |
| シリーズ名: |
Impress top gear |
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目次情報:
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| 第1章 : Rと機械学習の基礎 |
| 第2章 : 回帰分析で目的変数の値や発生確率を予測 |
| 第3章 : クラスタリング分析の3つの手法でデータを分類 |
| 第4章 : 主成分分析・因子分析で属性を削減し因子を特定 |
| 第5章 : アソシエーション分析で関連性がある物事を見極める |
| 第6章 : サポートベクターマシンでクラス分類 |
| 第7章 : アンサンブル学習と正則化—モデルの組み合わせと過学習の解決 |
| 第8章 : ベイズ推定とMCMC—事後確率や状態確率を求める |
| 第9章 : ニューラルネットワークとディープラーニング |
| 第1章 : Rと機械学習の基礎 |
| 第2章 : 回帰分析で目的変数の値や発生確率を予測 |
| 第3章 : クラスタリング分析の3つの手法でデータを分類 |
概要:
Rは、統計解析のためのプログラミング言語・開発環境であり、機械学習で利用できるライブラリが数多く提供されています。ただし、膨大なデータの処理よりもプロトタイピングや検証に適しています。本書ではまず、機械学習の考え方や、その基礎となる統計につ
…
いてわかりやすく説明します。それを踏まえて、代表的な機械学習の理論を押さえながら、Rのさまざまな活用法を解説します。本書を読んで、Rによる機械学習の試行や検証を始めてみましょう。
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|
| 26.
|
図書
|
伊庭斉志著
| 出版情報: |
東京 : オーム社, 2008.9 x, 300p ; 21cm |
| 子書誌情報: |
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| 27.
|
図書
|
池田成樹著
| 出版情報: |
東京 : カットシステム, 2016.2 xi, 323p ; 24cm |
| 子書誌情報: |
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|
| 28.
|
図書
|
Brian W.Kernighan, Rob Pike著 ; 福崎俊博訳
| 出版情報: |
東京 : ドワンゴ , 東京 : KADOKAWA (発売), 2017.1 355p ; 21cm |
| 子書誌情報: |
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| 第1章 : スタイル |
| 第2章 : アルゴリズムとデータ構造 |
| 第3章 : 設計と実装 |
| 第4章 : インターフェイス |
| 第5章 : デバッグ |
| 第6章 : テスト |
| 第7章 : 性能 |
| 第8章 : 移植性 |
| 第9章 : 記法 |
| 第1章 : スタイル |
| 第2章 : アルゴリズムとデータ構造 |
| 第3章 : 設計と実装 |
概要:
質の高いコードを作成・維持するための手法を伝授!
|
| 29.
|
図書
|
ジェラルド・ジェイ・サスマン, ハロルド・エイブルソン, ジュリー・サスマン共著 ; 和田英一訳
| 出版情報: |
東京 : ピアソン・エデュケーション, 2000.2 xviii, 409p ; 26cm |
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|
| 30.
|
図書
|
服部裕司著
| 出版情報: |
東京 : 共立出版, 2009.2 x, 243p ; 21cm |
| 子書誌情報: |
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| 所蔵情報: |
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|
| 31.
|
図書
|
紀平拓男, 春日伸弥著
| 出版情報: |
東京 : ソフトバンククリエイティブ, 2011.4 xiv, 385p ; 21cm |
| 子書誌情報: |
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|
| 32.
|
図書
|
小枝正直, 上田悦子, 中村恭之著
| 出版情報: |
東京 : 講談社, 2022.12 xiii, 253p ; 24cm |
| 子書誌情報: |
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| 画像処理とOpenCV |
| OpenCVの導入 |
| 画像入力装置と静止画・動画フォーマット |
| デジタル画像と配列 |
| 色空間 |
| 濃淡変換 |
| フィルタ処理 |
| 2値画像処理 |
| 複数画像の利用 |
| 幾何学変換 |
| 距離画像処理 |
| 画像処理とOpenCV |
| OpenCVの導入 |
| 画像入力装置と静止画・動画フォーマット |
概要:
OpenCV4.5系に対応し、ますますパワーアップ!基本アルゴリズムとサンプルプログラムが豊富で、いますぐできる!3言語(C言語、C++、Python)対応!Windows11とmacOS Montereyに対応!
|
| 33.
|
図書
|
Al Sweigart著 ; 相川愛三訳
| 出版情報: |
東京 : オライリー・ジャパン , 東京 : オーム社 (発売), 2023.3 lii, 690p ; 21cm |
| 子書誌情報: |
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| 第1部 Pythonプログラミングの基礎 : Pythonの基本 |
| フロー制御 |
| 関数 |
| リスト |
| 辞書とデータ構造 |
| 文字列の操作 |
| 第2部 処理の自動化 : 正規表現を使ったパターンマッチ |
| 入力検証 |
| ファイルの読み書き |
| ファイル管理 |
| デバッグ |
| Webスクレイピング |
| Excelスプレッドシートの操作 |
| Google Sheetsの操作 |
| PDFとWord文書の操作 |
| CSVファイルとJSONデータの操作 |
| 時間管理、タスクのスケジューリング、プログラム起動 |
| 電子メールやSMSの送信 |
| 画像の操作 |
| GUI自動化によるキーボードとマウスの制御 |
| 付録A サードパーティーモジュールのインストール |
| 付録B Pythonスクリプトの実行 |
| 付録C 演習問題の解答 |
| 付録D Pylnstallerによる実行ファイル作成 |
| 第1部 Pythonプログラミングの基礎 : Pythonの基本 |
| フロー制御 |
| 関数 |
概要:
一歩先行くハイパフォーマンスなビジネスパーソンからの圧倒的な支持を獲得し、自作RPA本の草分けとして大ヒットしたベストセラー書の改訂版。劇的な「業務効率化」「コスト削減」「生産性向上」を達成するには、単純な繰り返し作業の自動化は必須です。本
…
書ではWordやExcel、PDF文書の一括処理、Webサイトからのダウンロード、メールやSMSの送受信、画像処理、GUI操作といった日常業務でよく直面する面倒で退屈な作業を、Pythonと豊富なモジュールを使って自動化します。今回の改訂では、GmailやGoogleスプレッドシートの操作、Pythonと各種モジュールの最新版への対応、演習等を増補しています。日本語版では、PyInstallerによるEXEファイルの作成方法を巻末付録として収録しました。
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| 34.
|
図書
|
中山清喬, 国本大悟著
| 出版情報: |
東京 : インプレス, 2014.8-2014.9 2冊 ; 21cm |
| 子書誌情報: |
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| 35.
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図書
|
柴田望洋著
| 出版情報: |
東京 : SBクリエイティブ, 2016.6 xiv, 553p ; 24cm |
| 子書誌情報: |
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| 画面に文字を表示しよう |
| 変数を使おう |
| プログラムの流れの分岐 |
| プログラムの流れの繰返し |
| 基本型と演算 |
| 配列 |
| メソッド |
| クラスの基本 |
| 日付クラスの作成 |
| クラス変数とクラスメソッド |
| パッケージ |
| クラスの派生と多相性 |
| 抽象クラス |
| インタフェース |
| 文字と文字列 |
| 例外処理 |
| 画面に文字を表示しよう |
| 変数を使おう |
| プログラムの流れの分岐 |
概要:
この一冊で、Javaの基礎からオブジェクト指向プログラミングまでを完全マスターしよう。プログラミング言語教育界の巨匠による、Java入門書の最高峰!!適切なサンプルプログラム258編と分かりやすい図表284点を使い、一つ一つのステップを着実
…
に進んでいく、ていねいな解説。
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|
| 36.
|
図書
|
西住流著
| 出版情報: |
東京 : 工学社, 2021.9 191p ; 21cm |
| シリーズ名: |
I/O books |
| 子書誌情報: |
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| 第1章 機械学習の原理 : 「機械学習」とは |
| 回帰分析 |
| 「サポート・ベクター・マシン」(SVM |
| ニューラル・ネットワーク |
| 深層学習 / ディープラーニング |
| 第2章 機械学習の実装 : 開発環境の構築 / Python、Scikit‐learn、TensorFlow/Keras |
| 線形回帰の実装 |
| 重回帰分析と過学習対策の実装例 |
| ロジスティック回帰の実装例 |
| 「サポート・ベクター・マシン」(SVM)の実装例 : ほか |
| 第1章 機械学習の原理 : 「機械学習」とは |
| 回帰分析 |
| 「サポート・ベクター・マシン」(SVM |
概要:
「機械学習」技術は、「深層学習」(ディープラーニング)の登場によって、さまざまな分野で圧倒的な成果を出し、現在の「第3次AIブーム」のきっかけとなった。従来の機械学習の手法から「深層学習」(ディープラーニング)まで、基本原理と、「Pytho
…
n」を用いた実装例を、初学者向けに分かりやすく解説。
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|
| 37.
|
図書
|
Al Sweigart著 ; 相川愛三訳
| 出版情報: |
東京 : オライリー・ジャパン , 東京 : オーム社 (発売), 2017.6 lii, 562p ; 21cm |
| 子書誌情報: |
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| 第1部 Pythonプログラミングの基礎 : Python入門 |
| フロー制御 |
| 関数 |
| リスト |
| 辞書とデータ構造 ほか |
| 第2部 処理の自動化 : 正規表現によるパターンマッチング |
| ファイルの読み書き |
| ファイルの管理 |
| デバッグ |
| Webスクレイピング ほか |
| 第1部 Pythonプログラミングの基礎 : Python入門 |
| フロー制御 |
| 関数 |
概要:
ファイル名の変更や表計算のデータ更新といった作業は、日々の仕事の中で頻繁に発生します。ひとつふたつ修正するだけであれば問題ないのですが、それが数十、数百となってくると手に負えません。そのような単純な繰り返し作業はコンピュータに肩代わりしても
…
らうとすごくラクになります。本書では、手作業だと膨大に時間がかかる処理を一瞬でこなすPython3プログラムの作り方について学びます。対象読者はノンプログラマー。本書で基本をマスターすれば、プログラミング未経験者でも面倒な単純作業を苦もなくこなす便利なプログラムを作れるようになります。さらに、章末の練習問題を解くことで、類似のタスクを自動処理するスキルをもっと高めることができます。
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|
| 38.
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図書
|
アンドレアス・C・ミュラー, サラ・グイド著 ; 中田秀基訳
| 出版情報: |
東京 : オライリー・ジャパン , 東京 : オーム社 (発売), 2017.5 xv, 373p ; 24cm |
| 子書誌情報: |
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| 所蔵情報: |
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| 1章 : はじめに |
| 2章 : 教師あり学習 |
| 3章 : 教師なし学習と前処理 |
| 4章 : データの表現と特徴量エンジニアリング |
| 5章 : モデルの評価と改良 |
| 6章 : アルゴリズムチェーンとパイプライン |
| 7章 : テキストデータの処理 |
| 8章 : おわりに |
| 1章 : はじめに |
| 2章 : 教師あり学習 |
| 3章 : 教師なし学習と前処理 |
概要:
Pythonの機械学習用ライブラリの定番、scikit‐learnのリリースマネージャを務めるなど開発に深く関わる著者が、scikit‐learnを使った機械学習の方法を、ステップバイステップで解説します。ニューラルネットを学ぶ前に習得して
…
おきたい機械学習の基礎をおさえるとともに、優れた機械学習システムを実装し精度の高い予測モデルを構築する上で重要となる「特徴量エンジニアリング」と「モデルの評価と改善」について多くのページを割くなど、従来の機械学習の解説書にはない特長を備えています。
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| 39.
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図書
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マーチン・ファウラー著 ; 児玉公信 [ほか] 訳
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| 40.
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図書
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Toby Segaran著 ; 當山仁健, 鴨澤眞夫訳
| 出版情報: |
東京 : オライリー・ジャパン , 東京 : オーム社 (発売), 2008.7 xxv, 361p ; 24cm |
| 子書誌情報: |
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| 所蔵情報: |
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| 41.
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図書
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青木峰郎著
| 出版情報: |
東京 : SBクリエイティブ, 2017.9 xix, 458p ; 21cm |
| 子書誌情報: |
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| 所蔵情報: |
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| 第1部 Linuxの仕組み : Linuxプログラミングを始めよう |
| Linuxカーネルの世界 |
| Linuxを描き出す3つの概念 ほか |
| 第2部 Linuxプログラミングの根幹 : ストリームにかかわるシステムコール |
| ストリームにかかわるライブラリ関数 |
| headコマンドを作る ほか |
| 第3部 Linuxネットワークプログラミング : ネットワークプログラミングの基礎 |
| HTTPサーバを作る |
| HTTPサーバを本格化する ほか |
| 付録 |
| 第1部 Linuxの仕組み : Linuxプログラミングを始めよう |
| Linuxカーネルの世界 |
| Linuxを描き出す3つの概念 ほか |
概要:
本書はLinuxプログラミングの入門書です。つまり、本書を読むことで読者のみなさんがLinux向けのプログラムをバリバリと作れるようになる、あるいはそこまでいかなくとも、そうなるために何が必要なのか判断できるようになることを目標としています
…
。では、本書はどのような道筋をたどってその目標を達成するのでしょうか。簡単です。本書がやることはただ1つ、「Linux世界が何によってできているのか」を教えることです。
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| 42.
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図書
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Dustin Boswell, Trevor Foucher著 ; 角征典訳
| 出版情報: |
東京 : オライリー・ジャパン , 東京 : オーム社 (発売), 2012.6 xx, 237p ; 22cm |
| シリーズ名: |
Theory in practice |
| 子書誌情報: |
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| 所蔵情報: |
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| 43.
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図書
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平野廣美著
| 出版情報: |
東京 : パーソナルメディア, 2008.6 311p ; 21cm |
| 子書誌情報: |
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| 所蔵情報: |
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| 44.
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図書
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中久喜健司著
| 出版情報: |
東京 : 技術評論社, 2016.10 xvi, 399p ; 21cm |
| 子書誌情報: |
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| 所蔵情報: |
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| 科学技術計算とPython |
| ゼロからのシミュレータ開発 |
| IPythonとSpyder |
| Pythonの基礎 |
| クラスとオブジェクトの基礎 |
| 入力と出力 |
| NumPy |
| SciPy |
| Matplotlib |
| pandas |
| プログラムの高速化 |
| プログラム高速化の応用例 |
| 科学技術計算とPython |
| ゼロからのシミュレータ開発 |
| IPythonとSpyder |
概要:
科学技術計算を強力サポートするPythonのエコシステムの今を知り、より効率的な研究/開発を実現する。研究/開発に使える基本文法から実践テクニックまでこの1冊で!
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| 45.
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図書
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Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili著 ; クイープ訳
| 出版情報: |
東京 : インプレス, 2018.3 xxxviii, 584p ; 24cm |
| シリーズ名: |
Impress top gear |
| 子書誌情報: |
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| 所蔵情報: |
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目次情報:
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| 「データから学習する能力」をコンピュータに与える |
| 分類問題—単純な機械学習アルゴリズムのトレーニング |
| 分類問題—機械学習ライブラリscikit‐learnの活用 |
| データ前処理—よりよいトレーニングセットの構築 |
| 次元削減でデータを圧縮する |
| モデルの評価とハイパーパラメータのチューニングのベストプラクティス |
| アンサンブル学習—異なるモデルの組み合わせ |
| 機械学習の適用1—感情分析 |
| 機械学習の適用2—Webアプリケーション |
| 回帰分析—連続値をとる目的変数の予測〔ほか〕 |
| 「データから学習する能力」をコンピュータに与える |
| 分類問題—単純な機械学習アルゴリズムのトレーニング |
| 分類問題—機械学習ライブラリscikit‐learnの活用 |
概要:
本書では、機械学習の各コンセプトについて、理論的背景とPythonコーディングの実際を解説。初期の機械学習アルゴリズムから、ニューラルネットワーク(CNN/RNN)までの手法を取り上げます。Python関連ライブラリとしてはscikit‐l
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earnやTensorFlowなどを使用。第2版では、第1版への読者のフィードバックを随所に反映し、ライブラリの更新に対応しました。13章以降はほとんど新規の書き下ろしです。本書は、機械学習を本格的に理解・実践するのに不可欠な一冊となっています。
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