本書は、Pythonのインストールから基本文法、ライブラリパッケージの使用方法などについて丁寧に解説していますので、Pythonに触れたことがない方でも問題なく使用できます。また、テキストマイニングも、概要から実例に至るまで一から解説していますので、Python・テキストマイニング両方の知識が全くない方にとって最適な入門書となっています。

講義+実習のワークショップ形式で、会話bot「pybot」を作りながら楽しく学べる「はじめてでも挫折しない」Pythonの入門書を作りました。なぜそうするのかを知りたい、仕組みが知りたい、応用できる基礎を身に付けたい、そんな読者のさまざまな要望に応える新しい教本です。

本書では、その機械学習やデータ分析の道具をどのようにビジネスに生かしていけば良いのか、また不確実性の高い機械学習プロジェクトの進め方などを「仕事で使う」という観点から整理します。プロジェクトのはじめ方や、システム構成、学習のためのリソースの収集方法など、読者が「実際どうするの?」と気になるであろう点を中心にまとめています。

現在、ディープラーニングは近代的な機械学習の道を切り開いている非常に活発な研究領域となっています。本書ではサンプルのPython 3プログラムと簡潔な説明を通してこの複雑な分野の主要な概念を紹介します。微積分、行列演算、Pythonの基礎があれば誰でも本書を始めることができます。

Jupyter NotebookはPythonユーザを中心に人気の高い、オープンソースのデータ分析環境です。インタラクティブにコードを実行でき、その結果を多彩なグラフや表などによって容易に表現できます。本書では、実践的な活用ノウハウを豊富に交えて解説しています。

数理最適化の基本をPythonで実践しながら学ぶ。初学者向けにプログラミングの基礎も解説。

Pythonによるクローリング・スクレイピングの入門から実践までを解説した書籍です。基本的なクローリングやAPIを活用したデータ収集、HTMLやXMLの解析から、データ取得後の分析や機械学習前の処理まで解説。データの収集・解析、活用がしっかりと基本から学べます。

Pythonの言語とシステムの基本的な機能やコンセプトを解説し、さらにPythonの特徴的な機能を数多く取り上げて紹介することで、読者がこの言語の雰囲気とスタイルをつかめるよう配慮しています。最新の3.5.1版ドキュメントに追随し、また追加された新しい言語機能とライブラリモジュール、仮想環境といった多くの変更に対応しました。

大変好評を得ている、MITのトップクラスの人気を誇る講義内容をまとめた計算科学の教科書の第2版。今回の改訂では、後半の内容が大幅に増え、新たに5章追加されている。特に「機械学習」を意識して、統計学の話題が豊富になっている。

本書は、Pythonの基礎知識と開発環境「IDLE」を使った開発のテクニックを「やりたいこと」から引けるようにした逆引きテクニック集です。基礎学習や大規模開発に役立つ実践的なテクニックやトピックを313個、一挙大公開。あなたの疑問に答えます!