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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 |
中央図書館 | 0181212663 | 007.1/ギ/ | 1階図書室 | 31A | 一般図書 | 一般貸出 | 在庫 | |
○ |
| 2 |
図書情報館 | 1310684772 | 007.1/ギ/ | 2階図書室 | WORK-416 | 一般図書 | 貸出禁止 | 在庫 | |
× |
関連資料
この資料に関連する資料を 同じ著者 出版年 分類 件名 受賞などの切り口でご紹介します。
Kyle Gallatin Chris Albon 中田 秀基
書誌詳細
この資料の書誌詳細情報です。
| タイトルコード |
1008001877409 |
| 書誌種別 |
図書 |
| 書名 |
Python機械学習クックブック |
| 書名ヨミ |
パイソン キカイ ガクシュウ クックブック |
| 著者名 |
Kyle Gallatin/著
|
| 著者名ヨミ |
Kyle Gallatin |
| 著者名 |
Chris Albon/著 |
| 著者名ヨミ |
Chris Albon |
| 著者名 |
中田 秀基/訳 |
| 著者名ヨミ |
ナカダ ヒデモト |
| 版表示 |
第2版 |
| 出版者 |
オライリー・ジャパン
|
| 出版年月 |
2024.8 |
| ページ数 |
17,407p |
| 大きさ |
24cm |
| 分類記号 |
007.13
|
| 分類記号 |
007.13
|
| ISBN |
4-8144-0084-3 |
| 内容紹介 |
Pythonを使った機械学習を進める上で頻繁に遭遇すると思われる200超の問題とその解決方法を紹介する。付録「日本語テキストの取り扱い」も収録。最新のフレームワークに対応した第2版。 |
| 著者紹介 |
Etsy社機械学習プラットフォームチームのソフトウェアエンジニア。 |
| 件名 |
機械学習 |
| 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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