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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 | 2011977291 | 914/ｻ/ | 図書室 | | 一般図書 | 一般貸出 | 在庫 | |
○ |
| 2 |
元町 | 3011608720 | 914/ｻ/ | 図書室 | 9B | 一般図書 | 一般貸出 | 在庫 | |
○ |
| 3 |
東札幌 | 4011595560 | 914/ｻ/ | 図書室 | 11 | 一般図書 | 一般貸出 | 在庫 | |
○ |
| 4 |
西岡 | 5011611455 | 914/ｻ/ | 図書室 | 14 | 一般図書 | 一般貸出 | 在庫 | |
○ |
| 5 |
澄川 | 6011622070 | 914/ｻ/ | 図書室 | 20 | 一般図書 | 一般貸出 | 在庫 | |
○ |
| 6 |
山の手 | 7012725284 | 914/ｻ/ | 図書室 | 08b | 一般図書 | 一般貸出 | 在庫 | |
○ |
| 7 |
曙 | 9011586162 | 914/ｻ/ | 図書室 | 11A | 一般図書 | 一般貸出 | 貸出中 | |
× |
| 8 |
中央区民 | 1112446156 | 914/ｻ/ | 図書室 | | 一般図書 | 一般貸出 | 在庫 | |
○ |
| 9 |
篠路コミ | 2510063577 | 914/ｻ/ | 図書室 | | 一般図書 | 一般貸出 | 在庫 | |
○ |
| 10 |
新琴似新川 | 2210731366 | 914/ｻ/ | 図書室 | | 一般図書 | 一般貸出 | 在庫 | |
○ |
| 11 |
拓北・あい | 2311751099 | 914/ｻ/ | 図書室 | | 一般図書 | 一般貸出 | 在庫 | |
○ |
| 12 |
ふしこ | 3210715060 | 914/ｻ/ | 図書室 | | 一般図書 | 一般貸出 | 在庫 | |
○ |
| 13 |
栄 | 3311836443 | 914/ｻ/ | 図書室 | | 一般図書 | 一般貸出 | 在庫 | |
○ |
| 14 |
菊水元町 | 4310201977 | 914/ｻ/ | ヤング | | 一般図書 | 一般貸出 | 在庫 | |
○ |
| 15 |
北白石 | 4410178703 | 914/ｻ/ | 図書室 | | 一般図書 | 一般貸出 | 在庫 | |
○ |
| 16 |
厚別西 | 8210357532 | 914/ｻ/ | 図書室 | | 一般図書 | 一般貸出 | 在庫 | |
○ |
| 17 |
厚別南 | 8310306439 | 914/ｻ/ | 図書室 | | 一般図書 | 一般貸出 | 在庫 | |
○ |
| 18 |
もいわ | 6311748112 | 914/ｻ/ | 図書室 | | 一般図書 | 一般貸出 | 在庫 | |
○ |
| 19 |
西野 | 7210391657 | 914/ｻ/ | 図書室 | | 一般図書 | 一般貸出 | 貸出中 | |
× |
| 20 |
はっさむ | 7310089078 | 914/ｻ/ | 図書室 | | 一般図書 | 一般貸出 | 在庫 | |
○ |
| 21 |
星置 | 9311767496 | 914/ｻ/ | 図書室 | | 一般図書 | 一般貸出 | 貸出中 | |
× |
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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 |
1001001234061 |
| 書誌種別 |
図書 |
| 書名 |
のほほん絵日記 |
| 書名ヨミ |
ノホホン エニッキ |
| 著者名 |
さくら ももこ／絵と文
|
| 著者名ヨミ |
サクラ モモコ |
| 出版者 |
集英社
|
| 出版年月 |
2000.9 |
| ページ数 |
190p |
| 大きさ |
19cm |
| 分類記号 |
914.6
|
| 分類記号 |
914.6
|
| ISBN |
4-08-774485-X |
| 内容紹介 |
おばけ・床屋のおにいさん・ちょきんばこ・アメリカ人の家…。さくらももこの絵日記をオールカラーで掲載。99年の「続のほほん茶」キャンペーン、「ももこののほほん絵日記」「ももこの続のほほん絵日記」をまとめる。 |
| 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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