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所蔵数 37 在庫数 36 予約数 0

書誌情報

書名

おとなの歯磨き 今日から実践できるイラスト付き!    

著者名 伊東 材祐/著
出版者 フローラル出版
出版年月 2024.3


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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 新琴似2013387986497.9/イ/図書室一般図書一般貸出在庫  
2 元町3013169929497.9/イ/図書室3B一般図書一般貸出在庫  
3 東札幌4013430733497.9/イ/図書室7一般図書一般貸出在庫  
4 厚別8013355410497.9/イ/図書室7一般図書一般貸出在庫  
5 西岡5013182687497.9/イ/図書室6一般図書一般貸出在庫  
6 清田5514010569497.9/イ/図書室8一般図書一般貸出在庫  
7 澄川6013182933497.9/イ/図書室12一般図書一般貸出在庫  
8 9013311791497.9/イ/図書室5A一般図書一般貸出在庫  
9 中央区民1113298176497/イ/図書室一般図書一般貸出在庫  
10 北区民2113217687497/イ/図書室一般図書一般貸出在庫  
11 東区民3112752856497/イ/図書室一般図書一般貸出在庫  
12 白石区民4113337051497/イ/図書室一般図書一般貸出貸出中  ×
13 豊平区民5113189137497/イ/図書室一般図書一般貸出在庫  
14 南区民6113265489497/イ/図書室一般図書一般貸出在庫  
15 西区民7113244920497/イ/図書室一般図書一般貸出在庫  
16 篠路コミ2510347020497/イ/図書室一般図書一般貸出在庫  
17 旭山公園通1213210790497/イ/図書室一般図書一般貸出在庫  
18 新琴似新川2213167816497/イ/図書室一般図書一般貸出在庫  
19 拓北・あい2312082049497/イ/図書室一般図書一般貸出在庫  
20 太平百合原2410328914497/イ/図書室一般図書一般貸出在庫  
21 ふしこ3213277779497/イ/図書室一般図書一般貸出在庫  
22 3312021342497/イ/図書室一般図書一般貸出在庫  
23 苗穂・本町3413143953497/イ/図書室一般図書一般貸出在庫  
24 白石東4212242434497/イ/図書室一般図書一般貸出在庫  
25 菊水元町4313151567497/イ/図書室一般図書一般貸出在庫  
26 北白石4413224207497/イ/図書室一般図書一般貸出在庫  
27 厚別西8213221586497/イ/図書室一般図書一般貸出在庫  
28 厚別南8313293691497/イ/図書室一般図書一般貸出在庫  
29 東月寒5213132466497/イ/図書室一般図書一般貸出在庫  
30 藤野6213215996497/イ/図書室一般図書一般貸出在庫  
31 もいわ6312047498497/イ/図書室一般図書一般貸出在庫  
32 西野7213090330497/イ/図書室一般図書一般貸出在庫  
33 はっさむ7313155942497/イ/図書室一般図書一般貸出在庫  
34 はちけん7410396258497/イ/図書室一般図書一般貸出在庫  
35 新発寒9213157416497/イ/図書室一般図書一般貸出在庫  
36 星置9311991526497/イ/図書室一般図書一般貸出在庫  
37 図書情報館1310680986497.9/イ/2階図書室LIFE-257一般図書貸出禁止在庫   ×

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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 1008001843935
書誌種別 図書
書名 おとなの歯磨き 今日から実践できるイラスト付き!    
書名ヨミ オトナ ノ ハミガキ 
著者名 伊東 材祐/著
著者名ヨミ イトウ サイユウ
出版者 フローラル出版
出版年月 2024.3
ページ数 175p
大きさ 19cm
分類記号 497.9
分類記号 497.9
ISBN 4-910017-42-6
内容紹介 99%が間違った歯磨きをしている! 歯を磨く意義から、虫歯や歯周病の仕組み、それぞれの菌に対処する磨き方、口内に関する悩みのあれこれまで、歯磨きに必要なことをわかりやすく解説する。歯科医院の賢い選び方も収録。
件名 口腔衛生
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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