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Pythonではじめるマテリアルズインフォマティクス

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※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。本書はPythonを使ったマテリアルズインフォマティクスの方法を習得するため、1.scikit-learnの使い方を学ぶ、2.プログラミングによるデータ解析手法を知る、3.帰納法の考え方に慣れる、という三つの目的から構成されています。データ解析学で用いるアルゴリズムは各データを記述する変数の数が等しい(等長説明変数)と仮定しているため、マテリアルズインフォマティクスの世界では苦戦する場面が少なくありません。そこで物質ごとに収集できる変数の数が異なる(非等長説明変数)場合のデータ解析の仕方を紹介しており、基礎から実践までをじっくりと理解できる内容となっています。

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Pythonではじめるマテリアルズインフォマティクスの作品情報

あらすじ

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。本書はPythonを使ったマテリアルズインフォマティクスの方法を習得するため、1.scikit-learnの使い方を学ぶ、2.プログラミングによるデータ解析手法を知る、3.帰納法の考え方に慣れる、という三つの目的から構成されています。データ解析学で用いるアルゴリズムは各データを記述する変数の数が等しい(等長説明変数)と仮定しているため、マテリアルズインフォマティクスの世界では苦戦する場面が少なくありません。そこで物質ごとに収集できる変数の数が異なる(非等長説明変数)場合のデータ解析の仕方を紹介しており、基礎から実践までをじっくりと理解できる内容となっています。

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