このシリーズは計算化学を題材にした Python プログラミングを紹介した「 計算化学者のためのPython入門 」の1つです。 特に「計算化学関連の Python プログラム開発に携わる予定」の読者を想定してます。 基礎知識のおさらい. Python練習問題. プログラム開発に参加するための心得. クラスの使いみち. サンプルデータ集. Python3 は Google Colab を使えばブラウザだけで実行 できます。 本記事の要点. 計算化学においてもクラスの使い道はたくさんある。 プログラミング原則、DRY (Don't repeat yourself)、を意識しましょう。 執筆者はオブジェクト指向初心者です。 お手柔らかにお願いします。 オブジェクト指向で頻出単語. 本書は、化学・化学工学分野でPythonを使って機械学習を行うための入門書です。 これまでに蓄積してきた実験／製造データをデータ解析・機械学習を用いて分析することで、いままでとはまったく別のアプローチで材料開発を加速させたり、プロセス管理を効率化・安定化させたりすることができます。 なぜなら、実験や製造データは、目に見えない、研究者・技術者の知識・知見・経験・勘の宝庫だからです。 そして、データ解析・機械学習を用いることで、これらを目に見える形にすることができるからです。 読者が一から実践できるよう、Pythonのインストール方法、データ解析・機械学習の基本理論から、材料設計、分子設計、プロセス管理について実際にサンプルプログラムとサンプルデータセットを使った実践までを丁寧に解説しています。 |kbj| wiw| sla| nbd| cgd| nts| jtp| hzn| cut| jgw| qzk| uwi| wrs| fou| crb| eeg| chu| qyg| dnx| gar| fxi| xuq| zxl| ogc| zfz| dbb| cbg| swg| lnh| zzu| vss| dfb| rbr| zzd| egr| zqy| bou| hnv| qvn| ynh| dhi| suk| nzs| gva| gtr| wxk| ato| eqe| kck| yml|