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本書は、競馬を数理的な「最適化問題」として捉え、データ分析から予測モデルの構築、さらにはバックテストまでをPythonで実装するための実践的なガイドブックです。競馬という複雑なドメインを扱う上で不可欠なデータ設計の考え方や、多種多様な欠損値を含むデータの処理方法を具体的に解説しています。特に、レース内での相対的な力関係を数値化する「相対化」の手法や、クラス設計を用いた構造的なデータ管理の手法は、実践的なシステム開発において非常に有益な知見となります。著者が非IT系エンジニアという独自の視点から、ソフトウェア設計の原理原則に縛られすぎない実用重視のコードを提示している点も本書の大きな特徴です。特徴量の抽出から可視化、そして目的関数を設定したソルバーによる解の算出まで、一連のプロセスをソースコードと共に学ぶことができます。数理手法を現実の競馬予測に適用したい方や、Pythonによるデータ処理の実践例を探しているエンジニアにとって、新たなインスピレーションを与える一冊となるでしょう。
※アプリの閲覧環境は最新バージョンのものです。
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