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書誌情報

書名

文部科学統計要覧  令和3年版   

著者名 文部科学省/[編]
出版者 双葉レイアウト
出版年月 2021.5


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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0180846016R370.5/モ/21書庫6参考資料貸出禁止在庫   ×

関連資料

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文部科学省
1999
933.7 933.7

書誌詳細

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タイトルコード 1008001593095
書誌種別 図書
書名 文部科学統計要覧  令和3年版   
書名ヨミ モンブ カガク トウケイ ヨウラン 
著者名 文部科学省/[編]
著者名ヨミ モンブ カガクショウ
出版者 双葉レイアウト
出版年月 2021.5
ページ数 13,237p
大きさ 19cm
分類記号 370.59
分類記号 370.59
ISBN 4-9908130-7-9
内容紹介 我が国の教育・科学技術・学術・スポーツ・文化の現状を概観する上で、参考となる統計資料について、文部科学省が作成する諸統計を中心に編集したハンドブック。
件名 日本-教育-統計
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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