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資料情報
各蔵書資料に関する詳細情報です。
| 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 |
新琴似 | 2013297094 | 913.6/ｲﾁ/ | 図書室 | | 一般図書 | 一般貸出 | 在庫 | |
○ |
| 2 |
厚別南 | 8313258603 | 913/ｲ/ | 文庫 | | 一般図書 | 一般貸出 | 在庫 | |
○ |
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書誌詳細
この資料の書誌詳細情報です。
| タイトルコード |
1008001657930 |
| 書誌種別 |
図書 |
| 書名 |
神とさざなみの密室 新潮文庫 |
| 書名ヨミ |
カミ ト サザナミ ノ ミッシツ |
| 著者名 |
市川 憂人／著
|
| 著者名ヨミ |
イチカワ ユウト |
| 出版者 |
新潮社
|
| 出版年月 |
2022.3 |
| ページ数 |
441p |
| 大きさ |
16cm |
| 分類記号 |
913.6
|
| 分類記号 |
913.6
|
| ISBN |
4-10-103781-3 |
| 内容紹介 |
閉ざされた部屋に、敵対する政治団体の男女が2人。彼等に直前の記憶はなく、眼前には横たわる死体。誰が、何のために2人を密室に閉じ込めたのか? そして、この身元不明死体の正体は? 密室監禁サスペンス。 |
| 言語区分 |
日本語 |
| (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 |
内容細目表
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