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| 著者 並木 誠 |  |
| 価格 | ¥0 |
| ページ数 | 209 |
説明 Pythonによる数理最適化入門 (実践Pythonライブラリー) によって 並木 誠
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数理最適化の基本的な手法をPythonで実践しながら身に着ける。初学者にも試せるようにプログラミングの基礎から解説。〔内容〕Python概要／線形最適化／整数線形最適化問題／グラフ最適化／非線形最適化／付録:問題の難しさと計算量
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最適化手法入門 (データサイエンス入門シリーズ) 2019/08/29; データ分析ライブラリーを用いた 最適化モデルの作り方 (Pythonによる 問題解決シリーズ) 2018/12/13; Pythonによる数理最適化入門 (実践Pythonライブラリー) 2018/04/10; 関連するPyCon JPのトークの紹介
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高橋お傳と金時計 春夏秋冬倶楽部 第6回作品 . 明倫館書店
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Objective-Cによるプログラミング (TP40011210 000) - Apple Developer 2014年9月17日 ある使い方のメソッドは、所定の命名規約に従わなければならない 119 アクセサ メソッド名は Objective Cで記述するコードと密接に関連しており、言語レベルの機能 の多くがこのクラスの動作に 依存しています。
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数理最適化 多くの機械学習手法はデータに対するモデル出力の誤差を定義し、誤差を最小化するようにパラメータの更新（学習）をおこなう。 誤差を計算する関数、すなわち損失関数を最小化する学問体系は応用数学において 数理最適化 （解かれる問題は 最適化問題 ）と呼ばれる。