『いちばんやさしい SQL 入門教室』矢沢久雄著 本書では更新系のSQLの基本的な使い方も解説します。マスターするSQLは、「SQLの構文」「サンプル(例文)」「練習問題」の3ステップで解説します。段階を踏んで学べるので、初心者の学習に最適です。 41. 『ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ』加嵜長門、田宮直人著 本書は、著者が普段の業務で実際に作成しているレポートやSQLのコードをより汎用化し、レシピ集としてまとめたものです。「データの加工」「売上の把握」「ユーザーの把握」「Webサイト内のユーザー行動の把握」「異常値の検出」「検索機能の評価」「レコメンド」など、具体的なシーン別に、実践的な手法とノウハウを解説しています。 R 42. 『Rによるデータサイエンス データ解析の基礎から最新手法まで』金明哲著 本書はR言語によるデータ解析の入門書です。データサイエンスブームに先駆けた初版の発行以来、網羅性と実用性の高さから、多くのRユーザーに支持を得てきました。 43. 『Rではじめるデータサイエンス』Hadley Wickham、Garrett Grolemund著 本書はデータサイエンスに必要な要素とプロセス(インポート、整理、変換、可視化、モデル、コミュニケーション、プログラミング)を明確に定義し、それぞれ順を追い、各節の最後には練習問題を掲載して、ていねいに説明します。データサイエンティストを目指すなら必読の一冊です。 44. データ分析のための数理モデル入門 本質をとらえた分析のために | 出版書誌データベース. 『Rクックブック』Paul Teetor著 本書はオープンソースの統計解析ツール、Rの使い方、機能、威力を、200以上におよぶ問題の「レシピ」を通じて紹介するクックブックです。 Python 45. 『IPythonデータサイエンスクックブック ―対話型コンピューティングと可視化のためのレシピ集』Cyrille Rossant著 本書はPythonの対話型環境IPython notebookを使ってデータ分析および可視化を行うためのレシピを集めたクックブックです。 46. 『Pythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習』Jake VanderPlas著 本書はPythonでデータの操作、変換、可視化、統計的処理、データモデルの構築、科学計算を行う人にとってはいつも手元に置いておきたい「使える」一冊です。 47.
『Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践』Sebastian Raschka著 本書は機械学習の理論と実践についてバランスよく解説してあり、AIプログラミングの第一歩を踏み出すための格好の一冊です。 深層学習 48. 『深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)』岡谷貴之著 本書はいま最も注目されている機械学習手法である深層学習(ディープラーニング)を、トップ研究者が解説しました。 49. 『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』斎藤康毅著 本書は「ディープラーニング」についての本です。ディープラーニングを理解するために必要な知識を、初歩的なことから一つひとつ積み重ねながら説明していきます。 50. 『機械学習スタートアップシリーズ これならわかる深層学習入門 (KS情報科学専門書)』瀧雅人著 本書は『深層学習』の入門版というものです。 51. 『イラストで学ぶ ディープラーニング (KS情報科学専門書) 』山下隆義著 本書はディープラーニングをはじめて学びたい人を対象とした入門書です。 52. 『深層学習 Deep Learning (監修:人工知能学会) 』近代科学社 本書は、この分野の最先端の著者らが、人工知能学会誌に掲載した連載解説を大幅に加筆再編し、今までの到達点・今後の課題を具体的な研究成果と共に書いたものです。 53. 『深層学習』KADOKAWA AI研究の一分野として注目を集める深層学習(ディープラーニング)に関する教科書として世界的な評価を受けている解説書です。 強化学習 54. 『強化学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 』森村哲郎著 本書は強化学習で必要になる数理を広くカバーしました。 55. 書評「データ分析のための数理モデル入門」｜ウマたん｜note. 『強化学習』Richard 、Andrew rto著 本書は強化学習の基本的な考え方から、関連アルゴリズム、応用例までを網羅しており、初学者から先端的研究者までを対象とする一冊です。 テキストマイニング&自然言語処理 56. 『言語処理のための機械学習入門 (自然言語処理シリーズ)』高村大也著 本書は機械学習の入門書としましては、大変分かりやすく、様々な機械学習モデルを網羅しています。 57. 『自然言語処理 (放送大学教材)』黒橋禎夫著 本書は自然言語処理に関連する主要なトピックスがコンパクトにまとまっています。 58.
江崎貴裕 ソシム 2020年05月15日頃
105にある『行列と待ち』という本は実在しなくて、実際は『混雑と待ち』という本のようです。 数学の行列を使った待ち解析の本かと一瞬思ってしまいましたが、流石にそういった理論は無さそうです。
24 次の記事 読書感想|調査されるという迷惑 2021. 25
【マザーテレサの生い立ち】を簡単にわかりやすく紹介 【生きる意味とは】ダライラマ法王が呈する現代の矛盾―The Paradox of our age 参考文献 歴史の中の人物像を徹底的に知りたがる世界史オタク。絵画や芸術品の背景にある人間ドラマを炙り出します。
マザー・テレサの"奇跡"は人為的に起こせる バチカンから"聖人"に認定されるためには、存命中に2つの"奇跡"を起こしたと正式に認められる必要がある。 マザー・テレサが起こしたとされる最初の"奇跡"はインド人女性、モニカ・ベスラさんに対しての行為で、1998年にマザー・テレサは祈祷と共にお守りをベスラさんのお腹に当てたところ、腹部の腫瘍が消え、患っていた結核が治癒したといわれている。 しかしながらベスラさんの担当医はこの"奇跡"の前から投薬治療を続けており、ちょうど"奇跡"のタイミングで治癒したのだと主張している。この件についてはバチカンの側のほうがむしろ"奇跡"にしたがっていたニュアンスも汲み取れたということだ。 知らないでいたほうがよかったかもしれないマザー・テレサのこれらの知られざる素顔には夢を壊される思いもするが、この他にも従えていた修道女たちの扱いについてもあまり褒められたものではなかったということも伝えられている。 死後に評価が変わってくる歴史上の人物は決して珍しくないが、この騒ぎを見てあの世のマザー・テレサはいったい何を感じているのだろうか!? (文=仲田しんじ) ※画像は「Wikipedia」より引用
上記のような、汚れのない言葉を述べていた彼女が、まさかあちら側の人間だったとは、、、 ノーベル平和賞を受賞した際も、 「私は(ノーベル平和賞)受賞に値しないが、世界の最も貧しい人々に代わって賞を受けました。」 と、素晴らしいコメントを残しています。 ノーベル平和賞といえば、オバマ元アメリカ大統領も2009年に受賞されていますね。 う~ん、ノーベル平和賞って一体なんなのでしょう汗 現在、地球がごそっとひっくり返るような出来事が、次から次へと思っている、そんな心境です。 自分が白だと思い込んでいたものが、じつは黒だった。 あると思い込んでいたものが、じつは存在していなかった。 テレビで報道されていたものが、じつはすべて嘘だった。 すべての事柄に対して、良く言えば興味を持ち、悪く言えば疑いを持って自分自身で調べて知識に変えていくことが、今後の生活において重要な事なんだと再認識しました。 ⇒富士山麓の火災は計画遂行の合図だった!? 水面下で何が起きてるのか ⇒ピノキオの原作は残酷だった!人身売買や松果体に繋がりがある! ?
「全体の3分の1」正確な人数は計り知れません。 ここで働く修道女とボランティア達は、全く医学知識がない者も多くいました。 そして、ホスピスであるこの施設には医者がいないため、彼女達が患者のケアについて決定権を持っていたんです。 要するに、マザー・テレサの修道会は治療が可能な患者と不可能な患者の区別がついていなかったのです。 さらに、使われていた注射針はお湯ですすぎ洗いされるのみで、十分に殺菌もせずに使いまわされていたのです。 なので本当は助かっていたはずの人達がずさんな医療体制によって結局は死んでしまっていた可能性があるということなのです。 先ほども書かせていただきましたように、マザー・テレサの財団は世界中から寄付を受けていましたので、決してお金がなかったわけではないのです!
昨年、バチカンが"聖人"と認めた7人のうちの1人が、有名な"コルカタの聖テレサ"ことマザー・テレサである。聖人に認定されるまでの"審査期間"は没後200年近くかかることも珍しくない中、マザー・テレサは没後20年で聖人認定されるという"超スピード出世"ぶりも話題になった。没後再び脚光を浴びることになったマザー・テレサだが、その業績に一部から疑いの声が上がっている。 ■今明かされるマザー・テレサの別の顔!