東京科学大学図書館
蔵書検索
（大岡山図書館、すずかけ台図書館）
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Damian Conway著 ; クイープ訳
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Shelley Powers著 ; クイープ訳
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Carl Albing, JP Vossen, Cameron Newham著 ; クイープ訳
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アラン・ブールー著 ; クイープ訳
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David M. Bourg, Glenn Seemann著 ; クイープ訳
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Brian Okken著
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概要:
pytestを使ってPythonでテスト駆動開発するための全知識。
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Ivan Ristic著 ; クイープ訳
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Eric A. Meyer著 ; クイープ訳
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D. ライアン・ステファンズ [ほか] 著 ; クイープ訳
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Cameron Newham, Bill Rosenblatt著 ; クイープ訳
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Steve Oualline著 ; クイープ訳
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John Cheng, Max Grossman, Ty McKercher著 ; クイープ訳
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エドワード・アシュフォード・リー著 ; クイープ, 遠藤美代子, 富山貴子訳
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概要:
デジタルテクノロジが人間にもたらす変革・自由と限界。そして共生について。テクノロジ好きな「ナード」へ贈る「自分たちの仕事の文化的背景」を理解する1冊。
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バロン・シュワルツ, ピーター・ツァイツェフ, バディム・トカチェンコ著 ; クイープ訳
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概要:
MySQLの内部メカニズムに関する知識とMySQLに基づくシステムの設計、管理、トラブルシューティングの方法論を学ぶ。第3版では、MySQLの動作の仕組みに関する事実だけでなく、MySQLがそのように動作する原理を重視して執筆されている。
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Bjarne Stroustrup著 ; 遠藤美代子翻訳
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Bjarne Stroustrup著 ; クイープ, 遠藤美代子訳
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概要:
C++11/14準拠・プロとして恥ずかしくない本格的なスキルを獲得する!
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Daniel Drescher著 ; クイープ訳
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Eben Upton [ほか] 著 ; クイープ訳
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概要:
Raspberry Pi開発者たちが、プロセッサ、メモリ、ストレージ、ネットワーク、入出力制御、オペレーティングシステム、プログラミングなどを、歴史的な背景と合わせて詳細に解説する。また、解説内容の一部は、実際にRaspberry Piで試
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すことも可能。
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C.J. Date著 ; クイープ訳
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Steve McConnell著 ; クイープ訳
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François Chollet著 ; クイープ訳
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概要:
本書を読むことで、「ディープラーニングとは何か」「適用可能な問題とは」「その限界はどこにある?」を理解できます。
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Jason Sanders, Edward Kandrot共著 ; クイープ訳
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Will Kurt著 ; クイープ監訳
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概要:
関数型プログラミングを正しく理解し、Haskellで思う存分遊べるようになる本。
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François Chollet著 ; クイープ訳
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概要:
現代エンジニアが習得しておきたいディープラーニングの基礎と実装をKeras開発者が実践解説!
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アレクサンダー・A・ステパノフ, ダニエル・E・ローズ著 ; クイープ訳
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José M.Aguilar著 ; クイープ訳
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概要:
日本語で読める初めての、SignalRによるアプリケーション開発の解説書です。SignalRとは何かから始まり、SignalRを利用するアプリケーションの開発方法と、そのために必要な知識を、サーバー側とクライアント側の双方について解説します
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。サンプルアプリケーションはダウンロード可能で、C#で書かれており、Visual Studio 2012以降、Windows 7 SP1以降に対応しています。
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JD Isaacks著 ; クイープ監訳
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概要:
新規に導入された機能を使いこなすために新米開発者が知っておくべき7つのユニット。単なる通り一遍の言語知識だけでなく、高みへと到達するための、ちょっとハードな入門書。
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Vaughn Vernon, Tomasz Jaskuła著 ; クイープ訳
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Steve Fenton著 ; クイープ訳
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概要:
JavaScriptを使いやすくスケーラブルな言語へと拡張し、開発をパワーアップするための現実解。
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Aditya Y. Bhargava著 ; クイープ監訳
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概要:
この本はとっつきにくいアルゴリズムを理解しやすいように工夫しています。
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Charles Petzold著 ; クイープ訳
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概要:
Xamarin.Forms待望のバイブル登場!あの「ペゾルド本」の著者が書き下ろした、新時代アプリ開発解説書の決定版。<br />Xamarin.Forms待望のバイブル、遂に完結!あの「ペゾルド本」の著者による新時代アプリ開発解説書の決定
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版!
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Eric Brechner著 ; クイープ訳
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概要:
理論から実践へ!アジャイルに踏み出せなかった現場に贈る効率的なチーム運営の秘訣とは?
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図書
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Tom Barker著 ; クイープ監訳
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概要:
データをビジュアライズするために知っておきたいR言語とD3ライブラリの使い方のすべて。
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Michael Wittig, Andreas Wittig著 ; クイープ訳
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概要:
Amazon Web Services(AWS)は、インターネット上でITインフラをサービスとして提供し、本書執筆時点で世界市場のシェアは第1位。本書では、AWSで実システムを構築するための使い方・スキルを網羅的に解説します。Part1では
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、AWSの全体像を捉えるため、AWSの事例や長所、さらにはWordPressサーバーの具体的な構築法を紹介。Part2では、自動化やセキュリティなど、インフラ構築の各手法を解説。Part3では、データを格納/管理する手法を取り上げ、Part4では、システムの可用性や耐障害性を実現する手法を解説します。
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図書 |
図書
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Joshua Saxe, Hillary Sanders著 ; クイープ訳
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概要:
セキュリティのプロが、機械学習、統計、ソーシャルネットワーク分析、データ可視化など「データサイエンス」の手法を使ってマルウェアを検出・分析する方法を伝授。データサイエンティストを目指す方、悪意あるソフトウェア撃退のためデータサイエンス・AI
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的手法を活用したい方に格好の読み物となるでしょう!
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図書 |
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ポール キウザーノ, ルナー ビャルナソン著 ; クイープ訳
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概要:
洗練された副作用のない手法!再利用/並列化/一般化/テストが容易になる。データ構造/入出力/エラー処理を関数型で記述。ライブラリのプログラムを設計・開発。関数型プログラミングの共通パターンを見抜く。
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電子ブック |
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Sebastian Raschka, Yuxi (Hayden) Liu, Vahid Mirjalili著 ; クイープ訳
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概要:
本書は、機械学習の手法全般をカバーし、理論的背景とPythonコーディングの実際を解説。一から実装することでモデルの仕組みをより具体的に理解でき、PyTorchやscikit‐learnのライブラリを使うことでより簡単に実装できることを示し
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ます。PyTorchについてはその仕組みから説き、自然言語処理やグラフニューラルネットワークなどの実装を解説。機械学習の理論と実践について幅広く探求するための一冊となっています。
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図書 |
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Andreas M. Antonopoulos, Olaoluwa Osuntokun, René Pickhardt著 ; クイープ訳
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図書 |
図書
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Julian Avila, Trent Hauck著 ; クイープ訳
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概要:
一連の基本作法から、前処理、次元削減、線形モデル、交差検証、SVM、アンサンブル、テキスト分析、多分類、ニューラルネットワークまで、各種テクニックを幅広く解説。
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図書 |
図書
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Nick McClure著 ; クイープ訳
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概要:
TensorFlowは、数値処理用のオープンソースライブラリ。機械学習や深層学習などAI分野を中心に活用が進んでいます。本書では、最初に、変数/プレースホルダといったTensorFlowの基本や、さまざまなオープンデータを扱う方法を説明。以
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降は、機械学習に関するさまざまな手法を具体的なレシピとして示していきます。線形回帰からCNN/RNNまで解説しつつ、運用環境向けの手法や連立常微分方程式も取り上げます。TensorFlowとPython3を使ったさまざまな手法について具体的に知りたい方に格好の一冊です。
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図書 |
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Alex Martelli [ほか] 著 ; クイープ訳
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概要:
本書はPythonの機能を十分に活用するためのリファレンスです。チュートリアルとしての「Pythonを使ってみる」、型アノテーションや文字列といった「Python言語と組み込み機能」、ファイルやテキスト、時間の操作、数値処理などをまとめた「
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Pythonの標準ライブラリと拡張モジュール」、HTTPの処理や構造化テキストを学ぶ「ネットワークとWebプログラミング」、バージョン移行などに関する「拡張、配布、バージョンのアップグレードと移行」という5部構成となっています。Pythonを本格的に学びたい人から、さらなるスキルアップを目指したい人まで、Pythonを最大限に活用するための有益な情報がぎっちり詰まった1冊です。Python 3.11対応。
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図書 |
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Dennis Andriesse著 ; クイープ, 遠藤美代子訳
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図書 |
図書
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Henrik Brink, Joseph W. Richards, Mark Fetherolf著 ; クイープ訳
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概要:
機械学習の利点/課題、乱雑なデータの処理、Python系モデル構築、モデル評価/最適化、特徴エンジニアリングのテクニック、予測速度の改善、大容量データへの対応など。有効なデータとより良いモデルを作成!
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図書 |
図書
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Brett Lantz著
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概要:
現代に必要な機械学習のすべてを、よりパワフルで使いやすくなったR言語で、実際に手を動かし確認しながら学べる一冊。
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図書 |
図書
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Michał Płachta著
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概要:
JavaやRubyのような命令型のオブジェクト指向言語を使って、それなりのアプリケーションをいくつか作成した経験がすでにある場合は、本書を最大限に活用できるだろう。チームで仕事をしていたときにバグやメンテナンスの問題に散々悩まされたという場
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合、本書は大きなプラスになる。なぜなら、そのような場面で真価を発揮するのが関数型プログラミングだからだ。本書の目的は、関数型プログラミングの基本的な概念の全容を把握したいプログラマに、ステップ形式の実用的なガイドを提供することにある。
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電子ブック |
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Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili著 ; クイープ訳
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概要:
本書は、機械学習コンセプト全般をカバーし、理論的背景とPythonコーディングの実際を解説しています。初歩的な線形回帰から始め、ディープラーニング(CNN/RNN)、敵対的生成ネットワーク(GAN)、強化学習などを取り上げ、scikit‐l
…
earnやTensorFlowなどPythonライブラリの新版を使ってプログラミング。第3版では13〜16章の内容をほとんど刷新したほか、敵対的生成ネットワークと強化学習の章を新たに追加。機械学習プログラミングの本格的な理解と実践に向けて大きく飛躍できる一冊です。
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電子ブック |
ＥＢ
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Imran Ahmad著 ; クイープ訳
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概要:
本書は、ソートや検索などの基本的なアルゴリズムから、機械学習や暗号化に使用される最新のもの・より高度なものまでをカバー。さまざまなアルゴリズムを把握できます。アルゴリズムの基本事項から始まり、検索やソートなどの実例を示します。より複雑なアル
…
ゴリズムとしては、線形計画法、ページランキング、グラフアルゴリズムを説明。機械学習アルゴリズム背後のロジックも理解できるようにします。ケーススタディとして、不正分析やレコメンデーションエンジンなども取り上げ、並列や暗号化のアルゴリズムなども紹介します。本書は、さまざまなアルゴリズムを活用したい方にとって、その手掛かりとなる格好のガイドブックです。
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図書 |
図書
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Sebastian Raschka著 ; クイープ訳
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概要:
機械学習とは、データから学習した結果をもとに、新たなデータに対して判定や予測を行うことです。すでにさまざまな機械学習の方法が開発されています。本書では、そうした方法について背景にある理論や特徴を解説した上で、Pythonプログラミングによる
…
実装法を説明していきます。初期の機械学習アルゴリズムから取り上げ、終盤ではディープラーニングについても見ていきます。機械学習の理論と実践についてバランスよく解説してあり、AIプログラミングの第一歩を踏み出すための格好の一冊です。
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図書 |
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Luis G.Serrano著
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概要:
本書では、機械学習モデルとその使い方の2つを学びます。機械学習モデルにはさまざまな種類があります。イエスかノーかといった決定論的な答えを返すものもあれば、確率的な答えを返すものもあります。また、数式を使うものもあれば、if文を使うものもあり
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ます。共通しているのは、答え、つまり予測を返すということです。本書で取り上げる機械学習は、この予測を返すモデルを構成するタイプです。本書を最大限に活用するためには、ビジュアルな思考を持ち、直線のグラフ、方程式、基本的な確率などの初歩的な数学を理解していることが必要です。また、本書では、実際のデータセットにいくつかのモデルを実装・適用するので、Pythonのコーディング方法を知っていると役に立ちます(必須ではありませんが)。本書を読み終えたら、以下のことができるようになります。線形回帰、ロジスティック回帰、ナイーブベイズ、決定木、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、アンサンブル手法など、予測型機械学習における最も重要なモデルとその動作について説明できる。また、それらのモデルの長所と短所、使用するパラメータを明確にする。これらのモデルが実世界でどのように使用されているかを確認し、解決したい特定の問題に対して機械学習を適用する方法の候補を策定する。これらのモデルを最適化し、比較し、改善する方法を学び、最高の機械学習モデルを構築する。手書きであれ、既存のパッケージであれ、モデルをコーディングし、実際のデータセットで予測に使用する。あなたが特定のデータセットや問題を想定しているのであれば、その適用方法や抱えているモデルを実装し、実験する出発点として、本書がとても役に立つことでしょう。
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Yehonathan Sharvit著
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概要:
本書は開発者が構築するシステムの複雑さを軽減することを目的として書かれている。本書で紹介するアイデアは、フロントエンドアプリケーション、バックエンドWebサーバー、Webサービスなど、情報を操作するシステムにほぼ適用できる。本書では、DOP
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の価値と、その原則を現実の本番環境のシステムに適用する方法を、ストーリー仕立てで説明する。ストーリーを追いながら、各章を最初から順番に読んでいくことをお勧めする。ただし、特に興味を引かれる章がある場合、「Part2 スケーラビリティ」と「Part3 保守性」の内容を理解するには、「Part1 柔軟性」と「第7章 基本的なデータ検証」の内容が必要である。本書は、Java、C#、C++、Ruby、Pythonといった高水準プログラミング言語を何年か経験しているフロントエンド開発者、バックエンド開発者、フルスタック開発者を対象としている。オブジェクト指向プログラミング(OOP)開発者にとって、本書で紹介するいくつかのアイデアは、開発者を安全地帯から引っ張り出し、居心地のよいプログラミングパラダイムをいくつか手放すことを要求するかもしれない。本書の内容は関数型プログラミング(FP)開発者のほうが少し理解しやすいが、うれしい驚きもいくつかあるはずだ。
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図書 |
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Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili著 ; クイープ訳
目次情報:
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概要:
本書では、機械学習の各コンセプトについて、理論的背景とPythonコーディングの実際を解説。初期の機械学習アルゴリズムから、ニューラルネットワーク(CNN/RNN)までの手法を取り上げます。Python関連ライブラリとしてはscikit‐l
…
earnやTensorFlowなどを使用。第2版では、第1版への読者のフィードバックを随所に反映し、ライブラリの更新に対応しました。13章以降はほとんど新規の書き下ろしです。本書は、機械学習を本格的に理解・実践するのに不可欠な一冊となっています。
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図書 目次DB |
目次DB
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Brad Ediger著 ; クイープ訳
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