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書誌情報

書名

花おりおり  7   

著者名 湯浅 浩史/文   矢野 勇/写真   平野 隆久/写真   茂木 透/写真
出版者 朝日新聞社
出版年月 2005.2


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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 中央図書館0117171017470.4/ユ/7書庫3一般図書一般貸出在庫   ○

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土屋 賢二 三浦 勇夫
2002
E E

書誌詳細

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タイトルコード 1000501464902
書誌種別 図書
書名 花おりおり  7   
書名ヨミ ハナオリオリ 
著者名 湯浅 浩史/文
著者名ヨミ ユアサ ヒロシ
著者名 矢野 勇/写真
著者名ヨミ ヤノ イサム
著者名 平野 隆久/写真
著者名ヨミ ヒラノ タカヒサ
出版者 朝日新聞社
出版年月 2005.2
ページ数 166,8p
大きさ 18cm
分類記号 470.4
分類記号 470.4
ISBN 4-02-257947-1
内容紹介 四季折々の草花をカラー写真とともに紹介する。行事にまつわる植物の話、花と人との関わりなどをわかりやすく解説。『朝日新聞』に連載されたコラムの、2004年5月から10月分までをまとめた。
件名 植物、花
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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