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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    

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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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0181040502371.4/フ/1階図書室46B一般図書一般貸出在庫  

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ニュージーランド-紀行・案内記

書誌詳細

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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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