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書誌情報

書名

社労士になろう 試験科目の出題傾向を徹底分析!  目指す人のためのよくわかるハンドブック  

著者名 磯部 和子/著
出版者 インデックス・コミュニケーションズ
出版年月 2004.2


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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 厚別南8310416451364/イ/図書室一般図書一般貸出在庫  

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2004
910.268 910.268
石川 啄木

書誌詳細

この資料の書誌詳細情報です。

タイトルコード 1001001206169
書誌種別 図書
書名 実録ラスプーチン  上   
書名ヨミ ジツロク ラスプーチン 
著者名 ブライアン・モイナハン/著
著者名ヨミ ブライアン モイナハン
著者名 白須 英子/訳
著者名ヨミ シラス ヒデコ
出版者 草思社
出版年月 2000.4
ページ数 342p
大きさ 20cm
分類記号 289.3
分類記号 289.3
ISBN 4-7942-0969-X
内容紹介 シベリアの片田舎で生まれた男は、どのようにして宮廷に入り、巨大な権力を手にすることができたのか。帝政ロシア秘密警察の極秘資料が明かす、巨大な謎に包まれた「怪僧」の実像。
著者紹介 ケンブリッジ大学歴史学科卒業。歴史家、ジャーナリスト。『サンデー・タイムズ』特派員を長年務め、後にヨーロッパ編集長。著書に「ロシアン・センチュリー」「飛ぶのが不安」。
個人件名 Rasputin Grigorii Efimovich
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


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