Python 【書籍出版】『Python 文法演習100問』を出版しました！
Pythonの基本文法を100問の演習で身につけるKindle書籍『Python 文法演習100問』を紹介。変数、文字列、リスト、辞書、条件分岐、繰り返し処理、関数、クラスまで、実際にコードを書きながら学べます。価格は980円、Kindle Unlimited対象です。
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機械学習 【書籍出版】『ゼロから理解する機械学習アルゴリズム』を出版しました！
Kindle電子書籍『ゼロから理解する機械学習アルゴリズム』を出版しました。数式・図解・Python実装を通して、機械学習の基礎から代表的なアルゴリズム、モデル評価まで初心者向けにわかりやすく解説しています。Kindle Unlimited対象です。
機械学習 Elastic Net回帰とは？Lasso・Ridgeとの違いまでわかりやすく解説
Elastic Net回帰をLasso・Ridgeとの違いからわかりやすく解説。数式による理論的理解、3手法の使い分け、Python実装例まで体系的にまとめました。正則化を利用した回帰分析をさらに深く理解したい方に最適な解説記事です。
機械学習 k近傍法（k-NN）とは？アルゴリズムからPython実装までやさしく解説
k近傍法（k-NN）の仕組みやアルゴリズム、メリット・デメリットを初心者向けにわかりやすく解説。Pythonによる実装例では異方性クラスタを用いて分類境界を可視化し、kの値による違いまで直感的に理解できます。
機械学習 k-means法についてわかりやすく解説
k-means法を初学者向けにわかりやすく解説。アルゴリズムの考え方から、2次元データを用いたPython実装、重心更新の可視化まで丁寧に紹介します
機械学習 【初心者向け】勾配ブースティング木（GBDT）とは？Python実装までやさしく解説
勾配ブースティング木（GBDT）の仕組みを、損失関数・勾配降下法の考え方から丁寧に解説します。XGBoostを用いたPython実装、学習途中の挙動、特徴量重要度までを実例付きで紹介します。
機械学習
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マテリアルズインフォマティクス（MI）
マテリアルズインフォマティクス（MI） ベイズ最適化のオススメ参考書2冊
本記事はベイズ最適化のオススメ参考書2冊についてまとめた記事になります。具体的には「Pythonで学ぶ実験計画法入門 ベイズ最適化によるデータ解析」、「ベイズ最適化 適応的実験計画の基礎と実践」の2冊について紹介しています。
マテリアルズインフォマティクス（MI） 【Pythonコード付】RDkitで化合物の構造最適化
この記事はRDkitで化合物の構造最適化を実行するPythonコードについてまとめた記事になります。具体的には「実行コード」、「化合物の3D構造生成」、「力場の作成」、「構造最適化」について解説しています。
マテリアルズインフォマティクス（MI） 【コード付】化合物の類似度評価方法について
この記事では化合物の類似度評価方法について解説しています。具体的には「化合物の類似度」、「Tanimoto係数」、「Dice係数」、「コサイン類似度」、「ユークリッド距離」についてまとめています。
マテリアルズインフォマティクス（MI） GPyOptで化合物探索プログラムを実装
この記事ではGpyOptを使った化合物の探索プログラムを実装する方法について解説した記事になります。具体的にはGPyOptとは、探索の流れ、使用コード説明、探索結果について記載しています。
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Python Pythonを始めて2年が経った感想
Pythonを始めて2年になりましたが、独学でPythonを学ぶ際にどのような苦難が待ち受けているか、どのように勉強すればいいかなど体験談を書いています
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