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所蔵数 3 在庫数 3 予約数 0

書誌情報

書名

秘密のノート     

著者名 ジョー・コットリル/作   杉田 七重/訳
出版者 小学館
出版年月 2020.6


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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0180624793J93/コ/キッズ15A児童書一般貸出在庫  
2 拓北・あい2312050996J93/コ/図書室児童書一般貸出在庫  
3 西野7213051167J93/コ/図書室児童書一般貸出在庫  

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ジョー・コットリル 杉田 七重
2020
933.7 933.7

書誌詳細

この資料の書誌詳細情報です。

タイトルコード 1008001484939
書誌種別 図書
書名 秘密のノート     
書名ヨミ ヒミツ ノ ノート 
著者名 ジョー・コットリル/作
著者名ヨミ ジョー コットリル
著者名 杉田 七重/訳
著者名ヨミ スギタ ナナエ
出版者 小学館
出版年月 2020.6
ページ数 301p
大きさ 20cm
分類記号 933.7
分類記号 933.7
ISBN 4-09-290634-1
内容紹介 モノマネが得意で、人を笑わせることが大好きな、クラス一のお調子者ジェリー。だけど、彼女には大きな悩みがあり、心のさけびを“秘密のノート”に綴っていて…。悩める少女の、ちょっと切ないエンターテインメント。
著者紹介 俳優、音楽家、教師、新聞売りなど様々な職種を経験後、専業作家に。カーネギー賞にノミネートされたほか、UKLA図書賞、オックスフォードシャー図書賞など数々の賞のリストにあがっている。
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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