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書誌情報

書名

原爆にも部落差別にも負けなかった人びと 広島・小さな町の戦後史    

著者名 大塚 茂樹/著
出版者 かもがわ出版
出版年月 2016.6


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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0180002792217.6/オ/1階図書室35A一般図書一般貸出在庫  

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書誌詳細

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タイトルコード 1008001056729
書誌種別 図書
書名 原爆にも部落差別にも負けなかった人びと 広島・小さな町の戦後史    
書名ヨミ ゲンバク ニモ ブラク サベツ ニモ マケナカッタ ヒトビト 
著者名 大塚 茂樹/著
著者名ヨミ オオツカ シゲキ
出版者 かもがわ出版
出版年月 2016.6
ページ数 355p
大きさ 19cm
分類記号 217.6
分類記号 217.606
ISBN 4-7803-0832-7
内容紹介 広島の爆心地に近い福島地区は、なぜ差別されたのか。被爆の苦しみと部落差別への怒りに直面して、いかに困難を乗りこえたか。地域内外の60数人からその軌跡と真情を聞き取った記録。
著者紹介 1957年東京生まれ。早稲田大学第一文学部卒業。専攻は日本現代史。岩波書店退職後、ノンフィクション作家。被爆体験の意味を若い世代に問いかける著作を執筆。著書に「まどうてくれ」など。
件名 広島市-歴史、部落問題、原子爆弾-被害
言語区分 日本語
書評掲載紙 毎日新聞

(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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