Amazon.co.jp: ハイパフォーマンスHTTPサーバ Nginx入門: Clement Nedelcu (著), 長尾高弘 (翻訳): 本
いまや統計解析の標準ツールとなったオープンソースソフトウェアRの強力なグラフィックスパッケージであるggplot2を使ってグラフを作成するためのレシピ集です。棒グラフや折れ線グラフ、散布図といった基本的なグラフから箱ひげ図、バイオリンプロット、ドットプロット、地図といったさまざまなグラフィックスの作成方法だけでなく、こうしたグラフのきめ細かいカスタマイズ方法、効果的な表示方法、色の使い方、さらには文書用データへの変換方法まで、およそグラフに関することはほとんど網羅しています。実際の「やりたいこと」に応じた解決法を提示。描きたいグラフがすぐに描ける、実用的な一冊です。 目次 訳者まえがき はじめに 1章 Rの基本 レシピ 1.1 パッケージをインストールする レシピ 1.2 パッケージを読み込む レシピ 1.3 区切られたテキストデータファイルを読み込む レシピ 1.4 Excelファイルか
「フィードバック制御」の歴史は古く、18世紀に起こった産業革命に起源を持ちます。本書は産業界では常識であってもソフトウェア業界では知られていなかったこの概念を、ソフトウェアエンジニアたちに広く紹介し、品質や生産性を上げることを目的に執筆された画期的かつ野心的な一冊です。著者は著名なPythonプログラマであり、ソフトウェアエンジニアの視点に立ち、理論よりも実用に重きを置いており、特に事例の多さは圧巻です。シミュレーションのコードがすべてPythonで書かれており、実際に試して、現場のプロジェクトに応用して生かすことができる実践的な内容です。 日本の読者のみなさんへ 監訳者まえがき まえがき 第I部 基礎 1章 フィードバック制御への誘い 1.1 実例 1.2 最良解を見つける 1.3 制御器を構成する 1.4 偏差を累積する 1.5 まとめ 1.6 シミュレーション用のコード 2章 フィー
最重要テーマは「テストに適したコードの作成と保守」。本書は複数のアプローチで、テストに適したコードに迫ります。まず複雑さについて考察し、続いて複雑さや結合を軽減できるようなアーキテクチャを検討します。これを基盤として、機能レベルとアプリケーションレベルでのテストについての解説に進みます。カバレッジやデバッグについて十分な知識を得て、最後に自動化に関する解説で本書は締めくくられます。最後まで読めば、テストに適したJavaScriptの本質と実践について漏れのない理解を得られるでしょう。著者がYahoo!やGoogleで培ったテストや品質管理についてのノウハウをJavaScriptに適用したWeb開発者必携の一冊。 まえがき 1章 テストに適した JavaScript 1.1 今までの手法 1.1.1 アジャイル開発 1.1.2 テスト駆動型開発 1.1.3 ビヘイビア駆動型開発 1.1.4
おそらく初心者向けな「フリーソフトではじめる機械学習入門」を読んだ。 おそらく、というのは多少説明が足りない箇所がある本なので、そのへんが受け入れられない人もいるかなあ、と思ったので。 以下、読んだ感想を書いておくので購入を検討している人は参考にどうぞ。 本書の扱う範囲 "データマイニングの基礎"と"はじめてのパターン認識"の内容を合わせたような感じ。決定木やルール学習などの古典的な手法からはじまって識別関数・識別モデル・生成モデルと一通り扱っている。またグラフィカルモデルや系列ラベリングなども少々。さらに多腕バンディット問題、POMDP、深層学習など。新しめの話題も扱っている。 本書の特色 1章あたり10-20ページと少なく、有名どころの手法に絞って解説してあるので最初から通して読むのが苦にならない。"はじめてのパターン認識"も良い入門書だけど、あれを通して読むのは重い、というひとはこち
本書はJavaScriptを使って関数型プログラミングを学ぶ書籍です。関数型言語としてJavaScriptを理解し、使用することにより、コードがより洗練され、美しく、そして読みやすいものになることを目的としています。JavaScriptビルトインのデータ型を上手に利用するための基本知識やJavaScriptにおける関数の持つ特性など、関数型プログラミングの技術とその考え方について解説します。また実際のJavaScriptコーディングに関数型プログラミングのエッセンスを加えるポイントをサンプルを使って丁寧に説明します。関数型プログラミングに精通した著者が書き下ろした本書はテクニックを増やし、コーディングのイマジネーションを広げたいエンジニア必携の一冊です。 Jeremy Ashkenasによるまえがき Steve Vinoskiによるまえがき 訳者まえがき はじめに 1章 関数型JavaSc
「イラストで学ぶ機械学習」という機械学習の本を読んだので感想を書いておく。 なお本書にはMatlabのコードが書いてある場合があるけど、Matlabに詳しくないので読み飛ばした。 対象となる読者 あくまで私の主観だけど、以下のような人が読むと良さそうな感じ。 ・機械学習の基礎は知っている(パーセプトロンくらいは実装できる) ・機械学習の論文に出てくる用語が理解できる ・確率の基礎は知っている(条件付き確率とか、周辺確率とか) ・最適化の基礎は知っている(ラグランジュの未定乗数法がわかる) ・行列の演算がわかる(これはわからなくても適当に読み飛ばせば大丈夫かも) ・機械学習で知っておいたほうが良いことを手早く把握したい ・まったく識別関数は最高だぜ！と思っている ・損失関数について理解を深めたい ・正則化について理解を深めたい ・次元削減について理解を深めたい ・転移学習について理解を深めた
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