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Ｐｙｔｈｏｎで学ぶビジネスデータの予測モデル

著：青沼　君明

紙版

出版社サイト。

内容紹介

機械学習と回帰分析、Pythonを使った2つの方法で未来を予測
◆AI言語として一般的となったPythonを使ってビジネスデータの予測を試みる金融界待望の書
◆統計学の基礎、Pythonコーディングの基礎から説明しているので初学者にも安心
◆読者自身のコンピュータ上でサンプルプログラムを動かすことが可能

【主要目次】
第１章　AIやディーププランニングの実行環境の設定とPythonの基本
第２章　ディーププランニングの基礎
第３章　データの将来予測
第４章　線形回帰モデルの適用方法
第５章　matplotlibを用いたグラフ作成
第６章　線形回帰モデルを用いた為替レートの将来予測

第1章 AIやディープラーニングの実行環境の設定とPythonの基本
第2章ディープラーニングの基礎
第3章データの将来予測
第4章線形回帰モデルの適用方法
第5章 matplotlibを用いたグラフ作成
第6章線形回帰モデルを用いた為替レートの将来予測

著者略歴

著：青沼　君明
青沼君明(あおぬまきみあき)
1977年ソニー株式会社入社
1990年三菱銀行(現三菱UFJ銀行)入行
融資企画部CPMグループチーフ・クオンツ
2019年3月退職
東京大学大学院数理科学研究科博士課程修了(数理科学博士)
現在、明治大学大学院・グローバルビジネス研究科専任教授
主要著書：『Excelで学ぶバーゼルⅡと信用リスク評価手法』(金融財政事情研究会、市川伸子との共著)、『Excel&VBAで学ぶVaR』(金融財政事情研究会、村内佳子との共著)、『企業数理のすべて―プランニングからリスクマネジメントへの応用』(きんざい)ほか多数

ISBN：9784322141641
。出版社：一般社団法人金融財政事情研究会
。判型：A5
。ページ数：188ページ
。定価：2200円（本体）
。発行年月日：2022年09月
。発売日：2022年09月13日
。国際分類コード【Thema（シーマ）】１：KJ。