★★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 12章　ハイパースペクトルイメージング解析