Data Scientistを目指すとある学生のblog

Data Scientistを目指している学生のblogです。統計分析や機械学習から最適化、英語などの勉強過程も書いていこうと思います。

100個くらい、というか最低100個

こんばんは、

 

題名の「100個くらい」というのはですね、

これから100個くらい有名アルゴリズムやデータの分析、データ構造を書いていこうと思いまして。

内容は、sortとか、~~問題と呼ばれる類いの物とか、ニューラルネットの類いのものとかやっていきたいと思います。

簡単なのはC+で書きます(sort etc)そのほか面倒な物と分析系は、Python (or R)で書いていこうと思います。

紹介したいなと思うことは、いくつかのアルゴリズム(もしくは、言語)で書くかもしれません。

 

と考えていました。

 

 

そこで、もし一日1つ書いたとしたら、100日ですよね。

今日から、100日後というのは、3月の23日なんですよね。

(できたらもっと早く終わらせたいな。。)

 

就活始まってますよね。。。

ということで、難しい内容もやっていきますが、簡単なやつもそこそこ入れていきます。

 

あと、データの分析をする際は、誰でも使えるデータを使って行こうと思いますので、参考にしてくれたら嬉しいです。

あと、自分の研究分野の方によった物も扱うと思いますので、面白そうなら見てってください。

 

取り扱う内容はだいたい下の本に載ってるものを扱います。

 

アルゴリズム系とデータ構造系はこのへんを教科書に

 

 京大の茨木先生の本です。

Cによるアルゴリズムとデータ構造

Cによるアルゴリズムとデータ構造

 

 

図書館にあった可愛らしい本です。

 

アルゴリズム図鑑 絵で見てわかる26のアルゴリズム

アルゴリズム図鑑 絵で見てわかる26のアルゴリズム

 

 統計解析、機械学習系はこのあたり。

 

 

Rによる統計解析

Rによる統計解析

 

 

 

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

 

 

詳解 ディープラーニング ~TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理~

詳解 ディープラーニング ~TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理~

 

 

 

Rによる機械学習 (Programmer's SELECTION)

Rによる機械学習 (Programmer's SELECTION)

 

 

 

この辺りで本の紹介疲れたんで、記事書くごとに参考資料を載せることにします。

 

では!