★★まさに、化学者のための機械学習入門!★★
実践的なスペクトル解析を身につけて、ケモメトリクスと機械学習を自分の武器にしよう!
初学者でも安心して学べるように
・Pythonの使い方
・スペクトル解析で知っておくべき統計と線形代数の基礎
・ケモメトリクスと機械学習の基本的な考え方
・サンプルデータを用いたケモメトリクスと機械学習の実践
・イメージングデータへの適用
を順序立てて、ていねいに解説。
プログラムを自作するときに役立つChatGPTのプロンプト例も紹介。
◆サポートページにソースコードを公開しているので、実践的なスキルがすぐに身につく!
◆書籍中のすべてのプログラムについて、著者自らの解説動画を「購入者限定」で無料公開!
【目次】
1章 スペクトル解析の基礎知識
2章 Pythonプログラミングの導入と基礎
3章 Pythonで理解する基礎統計
4章 Pythonで理解する線形代数
5章 ChatGPTの効果的な使い方
6章 ケモメトリクスの基礎知識
7章 ケモメトリクスの基礎知識:応用編
8章 スペクトルデータの前処理
9章 機械学習の基礎知識
10章 スペクトル操作の実践
11章 ケモメトリクスと機械学習の実践
12章 ハイパースペクトルイメージング解析
1章 スペクトル解析の基礎知識
2章 Pythonプログラミングの導入と基礎
3章 Pythonで理解する基礎統計
4章 Pythonで理解する線形代数
5章 ChatGPTの効果的な使い方
6章 ケモメトリクスの基礎知識
7章 ケモメトリクスの基礎知識:応用編
8章 スペクトルデータの前処理
9章 機械学習の基礎知識
10章 スペクトル操作の実践
11章 ケモメトリクスと機械学習の実践
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