蔵書情報
						この資料の蔵書に関する統計情報です。現在の所蔵数 在庫数 予約数などを確認できます。
						
						
						
							
						
					 
				
				
			
			
			
			
		
		
	
	
	
			
				
				
				
					
					
						書誌情報
						
						
						
						
						
							
									
										
											
											
												
												| 書名 | 
													
													
												
												
													「いじめに対応できる学校」づくり 法令だけではわからない子どもを守る実務ノウハウ    
													
													
													
												
												
												
							          				
							          			
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												| 著者名 | 藤川 大祐/著 | 
					
				
							
									
										
											
											
												
												| 出版者 | ぎょうせい | 
					
				
							
									
										
											
											
												
												| 出版年月 | 2021.6 | 
					
				
				
				
				
			 
			
			
			
			
			
		
		
	
	
	
			
				
			
						
						
					
					
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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 | 0181040502 | 371.4/フ/ | 1階図書室 | 46B | 一般図書 | 一般貸出 | 在庫 |  | ○ | 
						
					
				
				
				 
				
			
		
		
	
	
	
			
				
			
			
			
			
			
			
			
			
			
			
			
			
			
			
			 
				
						関連資料
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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 | 1008001593049 | 
					
				
							
									
										
											
											
												
												| 書誌種別 | 図書 | 
					
				
							
									
										
											
											
												
												| 書名 | 「いじめに対応できる学校」づくり 法令だけではわからない子どもを守る実務ノウハウ | 
					
				
							
									
										
											
											
												
												| 書名ヨミ | イジメ ニ タイオウ デキル ガッコウズクリ | 
					
				
							
									
										
											
											
												
												| 著者名 | 藤川 大祐/著 | 
					
				
							
									
										
											
											
												
												| 著者名ヨミ | フジカワ ダイスケ | 
					
				
							
				
							
				
							
				
							
				
							
				
							
									
										
											
											
												
												| 出版者 | ぎょうせい | 
					
				
							
									
										
											
											
												
												| 出版年月 | 2021.6 | 
					
				
							
									
										
											
											
												
												| ページ数 | 183p | 
					
				
							
									
										
											
											
												
												| 大きさ | 21cm | 
					
				
							
									
										
											
											
												
												| 分類記号 | 371.42 | 
					
				
							
									
										
											
											
												
												| 分類記号 | 371.42 | 
					
				
							
									
										
											
											
												
												| ISBN | 4-324-11024-9 | 
					
				
							
									
										
											
											
												
												| 内容紹介 | いじめ問題にしっかりと対応できる学校組織を作るために、いじめの定義・認知、教委への報告の時期・方法などを論じる。さらに、実際のいじめ対応で生じる問題を事例として取り上げ、より踏み込んだ具体的な対応をまとめる。 | 
					
				
							
									
										
											
											
												
												| 著者紹介 | 1965年東京生まれ。東京大学大学院教育学研究科博士課程単位取得満期退学。千葉大学教育学部教授(教育方法学、授業実践開発)。同大学教育学部附属中学校長、同大学教育学部副学部長。 | 
					
				
							
									
										
											
											
												
												| 件名 | いじめ | 
					
				
							
				
							
									
										
											
											
												
												| 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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内容細目表
	
		
	
	
	
	
		
		
		
			
			
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