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動物の解放 改訂版
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倫理学における、動物の「知能による線引き」について、雑に説明してみた - 道徳的動物日記
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コンピュータを使わない情報教育アンプラグドコンピュータサイエンス
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小学低学年へのプログラミング教育には効果がないと考えたほうがいい - きしだのはてな
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応用のための 確率論入門
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確率概念について説明する(第3-1回):可能な世界の全体を1とする — コルモゴロフによる確率の定理(前編) - Take a Risk:林岳彦の研究メモ
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ベッドルームで群論を――数学的思考の愉しみ方
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お金の総体が変わらない市場でやりとりしたら、貧富の差が生まれるか? - Line 1: Error: Invalid Blog('by Esehara' )
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生命の跳躍――進化の10大発明
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この本がスゴい!2011: わたしが知らないスゴ本は、きっとあなたが読んでいる
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機械学習 ─データを読み解くアルゴリズムの技法─
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【保存版・初心者向け】僕が本気でオススメするPythonと機械学習の良書12選
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不都合な真実
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洞爺湖サミット直前だからこそ読んでほしい本:『地球と一緒に頭も冷やせ!』とは?――訳者・山形浩生氏に聞く (1/2) - ITmedia ビジネスオンライン
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統計学が最強の学問である[数学編]――データ分析と機械学習のための新しい教科書
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統計学と機械学習を支える数学が、「全く一緒」と言えるわけ 『統計学が最強の学問である[数学編]』序章を無料公開!(上)|『統計学が最強の学問である[数学編]』|ダイヤモンド・オンライン
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これからはじめる SEO内部対策の教科書
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【独学でWeb制作マスター】勉強方法のまとめ【初心者向け】
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道具としてのベイズ統計
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単なる統計使いを少しだけ誠実にしてくれる「科学と証拠─統計の哲学入門」: ニュースの社会科学的な裏側
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プログラム意味論 (情報数学講座)
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ラムダ計算の勉強のしかた、プログラム意味論 - きしだのはてな
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TCP/IPの絵本 ネットワークっておもしろい!
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僕は僕にどういう教育を授けたか - 怠惰を求めて勤勉に行き着く
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沈黙の春
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わたしが知らないスゴ本は、きっとあなたが読んでいる: 東大、京大、北大、広大の教師が新入生にオススメする100冊
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植物の神秘生活―緑の賢者たちの新しい博物誌
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植物に知能はあるか ―― そもそも知能ってなに? - HONZ
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ミツバチの会議: なぜ常に最良の意思決定ができるのか
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納得!会議で「声の大きい人」に押し切られない方法 ミツバチの会議に学ぶ「衆知」のつなぎ方 | JBpress(日本ビジネスプレス)
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昆虫はすごい (光文社新書)
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抱腹絶倒!ただの変人か、南方熊楠の再来か?『裏山の奇人』 - HONZ
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ラボ・ダイナミクス―理系人間のためのコミュニケーションスキル
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これぞ大学院生必携、『研究室の人間関係学』 - 赤の女王とお茶を
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フェルマーの最終定理―ピュタゴラスに始まり、ワイルズが証明するまで
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Passion For The Future: 2006年度 年間オススメ書籍ランキング ノンフィクション部門
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数学ガールの秘密ノート/整数で遊ぼう
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読み物として楽しい数学の面白い本9選! - 我、京大生ぞ
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Rによるテキストマイニング入門
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『Rによる自動データ収集』を読んだ - 僕らはRを愛しすぎてる
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ディジタル回路設計とコンピュータアーキテクチャ (IT Architects' Archiveクラシックモダン・コンピューティング)
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ハード素人が32bit CPUをFPGAで自作して動かすまで読んだ本のまとめ - スティルハウスの書庫の書庫
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数学ガールの秘密ノート/丸い三角関数
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読み物として楽しい数学の面白い本9選! - 我、京大生ぞ
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数学ガールの秘密ノート/数列の広場
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読み物として楽しい数学の面白い本9選! - 我、京大生ぞ
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今夜わかるTCP/IP (Network)
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Webに関わる人のための『HTTPの教科書』を発売 - うさぎ文学日記
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今夜わかるHTTP (Network)
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今夜つける HTTPレスポンスヘッダー (セキュリティ編) - うさぎ文学日記
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はじめての進化論 (講談社現代新書)
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書評 「ダーウィンの進化論はどこまで正しいのか?」 - shorebird 進化心理学中心の書評など
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Rによるハイパフォーマンスコンピューティング
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Python for Financeという本 - xiangze's sparse blog
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プロの数学 ―大学数学への入門コース
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本屋の書籍ジャンル担当者は、何をしているのか~理工書を例にした書店員の業務内容~ - 積読書店員のつくりかた
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基本統計学
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文系がゼロから統計を勉強するときに最初の1年で読むべき本 - StatsBeginner: 初学者の統計学習ノート
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キーポイント多変数の微分積分 (理工系数学のキーポイント (7))
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ブック・インサイド―『Python機械学習プログラミング』学び方ガイド | Think IT(シンクイット)
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