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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 |
山の手 | 7012962358 | 366/タ/ | 新書 | 40 | 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 |
1008001142869 |
| 書誌種別 |
図書 |
| 書名 |
正社員消滅 朝日新書 |
| 書名ヨミ |
セイシャイン ショウメツ |
| 著者名 |
竹信 三恵子/著
|
| 著者名ヨミ |
タケノブ ミエコ |
| 出版者 |
朝日新聞出版
|
| 出版年月 |
2017.3 |
| ページ数 |
237p |
| 大きさ |
18cm |
| 分類記号 |
366.21
|
| 分類記号 |
366.21
|
| ISBN |
4-02-273710-6 |
| 内容紹介 |
正社員はなくした方がいい。既得権益だ。そんな意見が飛び交うようになった。安心・安定の象徴だった「正社員」は今後、消滅するのか復権するのかを検証。働き方や生活を守るために何が必要なのかを示す。 |
| 著者紹介 |
東京都生まれ。和光大学現代人間学部教授。2009年貧困ジャーナリズム大賞受賞。著書に「ルポ賃金差別」など。 |
| 件名 |
雇用、労働問題-日本 |
| 言語区分 |
日本語 |
| 書評掲載紙 |
朝日新聞 中日新聞・東京新聞 |
| (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 |
内容細目表
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