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所蔵数 2 在庫数 2 予約数 0

書誌情報

書名

みんなに好かれなくていい   小学館YouthBooks  

著者名 和田 秀樹/著
出版者 小学館
出版年月 2021.4


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1 新琴似2013211327361/ワ/ヤング一般図書一般貸出在庫  
2 9013170981361/ワ/ヤング13A,15B一般図書一般貸出在庫  

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宮崎 祥子 白松 清之
2013
619 619

書誌詳細

この資料の書誌詳細情報です。

タイトルコード 1008001573660
書誌種別 図書
書名 みんなに好かれなくていい   小学館YouthBooks  
書名ヨミ ミンナ ニ スカレナクテ イイ 
著者名 和田 秀樹/著
著者名ヨミ ワダ ヒデキ
出版者 小学館
出版年月 2021.4
ページ数 175p
大きさ 18cm
分類記号 361.4
分類記号 361.4
ISBN 4-09-227282-8
内容紹介 「友だちが多いほうが幸せ」という思い込みから抜け出すには。精神科医である著者が、心から信頼できる本当の友だちをつくる方法や、今の自分を変えるための行動、心をラクにする方法などを具体的に伝える。
著者紹介 1960年大阪市生まれ。東京大学医学部卒業。国際医療福祉大学赤坂心理学科教授。一橋大学経済学部・東京医科歯科大学非常勤講師。著書に「感情的にならない本」など。
件名 人間関係、友情
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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