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書誌情報

書名

量子力学と私   岩波文庫  

著者名 朝永 振一郎/著   江沢 洋/編
出版者 岩波書店
出版年月 1997.1


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No. 所蔵館 資料番号 請求記号 配架場所 所蔵棚番号 資料種別 帯出区分 状態 付録 貸出
1 中央図書館0111032124421.3/ト/書庫3一般図書一般貸出在庫  

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2000
304 304

書誌詳細

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タイトルコード 1001000986370
書誌種別 図書
書名 量子力学と私   岩波文庫  
書名ヨミ リョウシ リキガク ト ワタシ 
著者名 朝永 振一郎/著
著者名ヨミ トモナガ シンイチロウ
著者名 江沢 洋/編
著者名ヨミ エザワ ヒロシ
出版者 岩波書店
出版年月 1997.1
ページ数 420,36p
大きさ 15cm
分類記号 421.3
分類記号 421.3
ISBN 4-00-311521-X
件名 量子力学
個人件名 朝永 振一郎
言語区分 日本語
書評掲載紙 朝日新聞

(他の紹介)内容紹介 Pythonによる機械学習を行う上で、頻繁に遭遇すると思われる216の問題とその解決策を紹介します。データ構造、数値データ、カテゴリデータ、テキスト、画像、日時データの取り扱いといった基本から、特徴量抽出、次元削減、モデルの評価と選択、線形回帰、決定木、ランダムフォレスト、k‐最近傍法、SVM、ナイーブベイズ、クラスタリング、ニューラルネットワークまで幅広い内容をカバー。この改訂版では、最新のフレームワークに対応するとともに、ニューラルネットワーク関連の項目をPyTorchベースで大幅に増量。「やりたいこと」「困っていること」に答えてくれる一冊です。
(他の紹介)目次 NumPyベクトル、行列、配列
データのロード
データラングリング
数値データの取り扱い
カテゴリデータの取り扱い
テキストの取り扱い
日時データの取り扱い
画像の取り扱い
特徴量抽出による次元削減
特徴量選択による次元削減
モデルの評価
モデル選択
線形回帰
決定木とフォレスト
k‐最近傍法
ロジスティック回帰
サポートベクタマシン
ナイーブベイズ
クラスタリング
PyTorchのテンソルニュートラルネットワーク
非構造化データ向けのニュートラルネットワーク
訓練済みモデルのセーブとロード


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