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1.

電子ブック

EB
平田富夫著
出版情報: [東京] : KinoDen , 東京 : 森北出版, 2017.7  1オンラインリソース (iv, 180p)
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第1章 アルゴリズムの基礎概念
第2章 基本データ構造とその実現
第3章 ソーティング
第4章 探索のためのデータ構造
第5章 ストリングマッチング
第6章 高速フーリエ変換 / FFT
第7章 グラフとネットワークのアルゴリズム
第8章 : アルゴリズム設計の基本的技法
第1章 アルゴリズムの基礎概念
第2章 基本データ構造とその実現
第3章 ソーティング
2.

電子ブック

EB
畑埜晃平, 瀧本英二著
出版情報: [東京] : Maruzen eBook Library , 東京 : 講談社, 2017.9  1 オンラインリソース (ix, 153p)
シリーズ名: MLP機械学習プロフェッショナルシリーズ
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第1章 エキスパート統合問題 : N人のクイズ王の問題
全問正解のエキスパートが存在する場合 ほか
第2章 オンライン凸最適化 : オンライン凸最適化の枠組み
Follow The Leader(FTL)戦略 ほか
第3章 ランダムネスに基づくオンライン予測 : Follow the Perturbed Leader(FPL)戦略
指数重み型Follow The Perturbed Leader(FPL)戦略 ほか
第4章 組合せ論的オンライン予測 : 組合せ論的オンライン予測とは
サンプリングに基づくアプローチ ほか
第1章 エキスパート統合問題 : N人のクイズ王の問題
全問正解のエキスパートが存在する場合 ほか
第2章 オンライン凸最適化 : オンライン凸最適化の枠組み
概要: オンライン予測アルゴリズムの性能評価に、リグレット解析で道をひらく。主要なトピックについて、具体的アルゴリズムとそれぞれのリグレットを丁寧に紹介。
3.

電子ブック

EB
今野紀雄著
出版情報: [東京] : KinoDen, [20--]  1オンラインリソース (iv, 216p)
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1 : グローヴァー・アルゴリズム
2 : サイクル上の量子ウォーク
3 : 超立方格子と区間の量子ウォーク
4 : 2次元トーラス上の量子ウォーク
5 : 空間的な量子探索アルゴリズム
6 : 無向2部グラフ上の量子ウォーク
7 : 有向2部グラフ上の量子探索
1 : グローヴァー・アルゴリズム
2 : サイクル上の量子ウォーク
3 : 超立方格子と区間の量子ウォーク
4.

電子ブック

EB
Imran Ahmad著 ; クイープ訳
出版情報: [東京] : KinoDen, [202-]  1オンラインリソース (xx, 346p)
シリーズ名: Impress top gear
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1 基本原理と基本的なアルゴリズム : アルゴリズムの概要
アルゴリズムで使われるデータ構造
ソートアルゴリズムと探索アルゴリズム
アルゴリズムの設計
グラフアルゴリズム
2 機械学習アルゴリズム : 教師なし学習アルゴリズム
従来の教師あり学習アルゴリズム
ニューラルネットワークアルゴリズム
自然言語処理のためのアルゴリズム
レコメンデーションエンジン
3 高度なトピック : データアルゴリズム
暗号化に関連するアルゴリズム
大規模なアルゴリズム
実践で留意すべきポイント
索引
1 基本原理と基本的なアルゴリズム : アルゴリズムの概要
アルゴリズムで使われるデータ構造
ソートアルゴリズムと探索アルゴリズム
概要: 本書は、ソートや検索などの基本的なアルゴリズムから、機械学習や暗号化に使用される最新のもの・より高度なものまでをカバー。さまざまなアルゴリズムを把握できます。アルゴリズムの基本事項から始まり、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。ケーススタディとして、不正分析やレコメンデーションエンジンなども取り上げ、並列や暗号化のアルゴリズムなども紹介します。本書は、さまざまなアルゴリズムを活用したい方にとって、その手掛かりとなる格好のガイドブックです。 続きを見る
5.

電子ブック

EB
神野健哉著
出版情報: [東京] : KinoDen, [202-]  1オンラインリソース (iv, 186p)
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データに基づいた解析・機械学習とは
データの標準化・主成分分析
線形回帰
過剰適合
最尤推定法
カーネル法
線形判別
サポートベクターマシン
パーセプトロンとロジスティック回帰
多層ニューラルネットワーク
深層学習
畳み込みニューラルネットワーク
Google : Colaboratory
Python入門
データに基づいた解析・機械学習とは
データの標準化・主成分分析
線形回帰
6.

電子ブック

EB
鈴木顕著
出版情報: [東京] : KinoDen, [202-]  1オンラインリソース (xi, 189p)
シリーズ名: 探検データサイエンス
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機械学習とアルゴリズム
第1部 教師あり学習 : 分類
回帰
検証
第2部 教師なし学習 : クラスタリング
次元削減
自然言語処理
第3部 強化学習
第4部 : 深層学習
機械学習とアルゴリズム
第1部 教師あり学習 : 分類
回帰
7.

電子ブック

EB
永田武著
出版情報: KinoDen  1オンラインリソース (vi, 185p)
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第1章 Python入門
第2章 基本的なアルゴリズム
第3章 配列
第4章 再帰
第5章 連結リスト
第6章 スタックとキュー
第7章 木構造
第8章 探索
第9章 ソート / その1
第10章 ソート / その2
第11章 グラフ
付録
第1章 Python入門
第2章 基本的なアルゴリズム
第3章 配列
8.

電子ブック

EB
足立高徳著
出版情報: [東京] : KinoDen, [20--]  1オンラインリソース (viii, 172p)
シリーズ名: FinTechライブラリー
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1 : はじめに
2 : 不確実性と投資
3 : アルゴ・ビジネスの階層
4 : 電子市場と板情報
5 : 市場参加者モデル
6 : 超短期アルファと板情報力学
7 : 教師あり学習を使ったアルファ探索
8 : 戦略
9 : 取引ロボット
10 : HFTの現状と未来
11 : アルゴリズム取引の現状と未来
A : 確率論入門
B : ブラウン運動
C : ポアソン過程
D : チッカチ型微分方程式の解決法
E : 機械学習入門
1 : はじめに
2 : 不確実性と投資
3 : アルゴ・ビジネスの階層
9.

電子ブック

EB
Mykel J. Kochenderfer, Tim A. Wheeler著 ; 岸本祥吾 [ほか] 訳
出版情報: KinoDen  1オンラインリソース (xxi, 439p)
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イントロダクション
微分・勾配
囲い込み法
局所降下法
1次法
2次法
直接法
確率的手法
集団に基づく手法
制約条件〔ほか〕
イントロダクション
微分・勾配
囲い込み法
概要: 本書は実践的なアルゴリズムに焦点を当てた、最適化についての包括的な入門書である。いくつかの指標を制約の範囲で最適化するシステムの設計を目的とするような工学的観点から最適化を取り扱う。読者は、高次元空間の探索、複数の目的が競合する問題への対応 、評価指標への不確実性の取り込み、といった多様な課題に対する計算論的アプローチを学ぶことができるだろう。数学的アプローチの背後にある考え方が図と例、および演習問題によって説明される他、プログラミング言語Juliaによる具体的な実装例も提供されている。 続きを見る
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