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1.

図書

図書
市川太祐 [ほか] 編
出版情報: 東京 : 共立出版, 2016-  10冊 ; 26 cm
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2.

図書

図書
福島真太朗著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2015.6  x, 218p ; 26cm
シリーズ名: シリーズUseful R / 金明哲編 ; 2
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第1章 : データ分析のプロセス
第2章 : 基本的なデータ操作
第3章 : 前処理・変換
第4章 : パターンの発見
第5章 : データ分析の例
付録 / 主な予測アルゴリズムの概要
caretパッケージで利用できるアルゴリズム
ELKIの使用方法
第1章 : データ分析のプロセス
第2章 : 基本的なデータ操作
第3章 : 前処理・変換
3.

図書

図書
Hadley Wickham著 ; 石田基広 [ほか] 訳
出版情報: 東京 : 共立出版, 2016.2  xv, 513p ; 22cm
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導入
第1部 基本編 : データ構造
データ抽出 ほか
第2部 関数型プログラミング : 関数型プログラミング
汎関数 ほか
第3部 言語オブジェクトに対する計算 : 非標準評価
表現式 ほか
第4部 パフォーマンス : パフォーマンス
コードの最適化 ほか
導入
第1部 基本編 : データ構造
データ抽出 ほか
4.

図書

図書
福島真太朗著
出版情報: 東京 : ソシム, 2014.10  351p ; 21cm
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1 : ビッグデータ時代とR
2 : Rでのビッグデータ分析
3 : 大規模データの加工
4 : 並列計算
5 : 大規模データの管理・分析
6 : Hadoopとの連携
7 : 最近の動向
付録
1 : ビッグデータ時代とR
2 : Rでのビッグデータ分析
3 : 大規模データの加工
概要: ビッグデータ時代の大規模データ処理とパフォーマンスの改善。メモリに乗らない大容量データの処理、並列計算、Hadoopとの連携、パフォーマンスチューニングなど。
5.

図書

図書
Daniel Y. Chen著 ; 吉川邦夫訳
出版情報: 東京 : インプレス, 2019.2  xli, 380p ; 24cm
シリーズ名: Impress top gear
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第1部 : 基本的な使い方を学ぶ
第2部 : データ操作によるクリーニング
第3部 : データの準備—変換/整形/結合など
第4部 : モデルをデータに適合させる
第5部 : 締めくくり—次のステップへ
第6部 : 付録
第1部 : 基本的な使い方を学ぶ
第2部 : データ操作によるクリーニング
第3部 : データの準備—変換/整形/結合など
概要: pandas、matplotlib、seaborn、numpy、statsmodels、sklearn...Python定番ライブラリの定石をマスター!データの取り込み・整備・集約、可視化、モデル採択、正則化など、一連のデータ処理の基本から 解説。 続きを見る
6.

電子ブック

EB
寺田学 [ほか] 著
出版情報: [東京] : KinoDen , [東京] : 翔泳社, 2018.11  1オンラインリソース
シリーズ名: AI & Technology
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1 データ分析エンジニアの役割 : データ分析の世界
機械学習の位置づけと流れ ほか
2 Pythonと環境 : 実行環境構築
Pythonの基礎 ほか
3 数学の基礎 : 数式を読むための基礎知識
線形代数 ほか
4 ライブラリによる分析の実践 : NumPy
pandas ほか
5 応用:データ収集と加工 : スクレイピング
自然言語の処理 ほか
1 データ分析エンジニアの役割 : データ分析の世界
機械学習の位置づけと流れ ほか
2 Pythonと環境 : 実行環境構築
概要: データ分析においてPythonはデファクトスタンダードな存在になっています。本書は、Pythonのインストールから、scikit‐learnを利用した機械学習の実践方法まで解説したデータ分析の入門書です。第1章ではなぜデータ分析が注目されて いるのか解説し、第2章ではPythonをインストールしデータ分析の環境を整えます。第3章では最低限身に付けておきたい数学の基礎を解説します。第4章から実際にライブラリを利用して実践的な手法を解説していき、第5章では応用編としてスクレイピング、自然言語処理、画像処理を紹介します。これからデータ分析エンジニアを目指す方にオススメの1冊です。 続きを見る
7.

図書

図書
寺田学 [ほか] 著
出版情報: [東京] : 翔泳社, 2018.9  viii, 319p ; 21cm
シリーズ名: AI & Technology
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1 データ分析エンジニアの役割 : データ分析の世界
機械学習の位置づけと流れ ほか
2 Pythonと環境 : 実行環境構築
Pythonの基礎 ほか
3 数学の基礎 : 数式を読むための基礎知識
線形代数 ほか
4 ライブラリによる分析の実践 : NumPy
pandas ほか
5 応用:データ収集と加工 : スクレイピング
自然言語の処理 ほか
1 データ分析エンジニアの役割 : データ分析の世界
機械学習の位置づけと流れ ほか
2 Pythonと環境 : 実行環境構築
概要: データ分析においてPythonはデファクトスタンダードな存在になっています。本書は、Pythonのインストールから、scikit‐learnを利用した機械学習の実践方法まで解説したデータ分析の入門書です。第1章ではなぜデータ分析が注目されて いるのか解説し、第2章ではPythonをインストールしデータ分析の環境を整えます。第3章では最低限身に付けておきたい数学の基礎を解説します。第4章から実際にライブラリを利用して実践的な手法を解説していき、第5章では応用編としてスクレイピング、自然言語処理、画像処理を紹介します。これからデータ分析エンジニアを目指す方にオススメの1冊です。 続きを見る
8.

図書

図書
Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili著 ; クイープ訳
出版情報: 東京 : インプレス, 2018.3  xxxviii, 584p ; 24cm
シリーズ名: Impress top gear
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目次情報: 続きを見る
「データから学習する能力」をコンピュータに与える
分類問題—単純な機械学習アルゴリズムのトレーニング
分類問題—機械学習ライブラリscikit‐learnの活用
データ前処理—よりよいトレーニングセットの構築
次元削減でデータを圧縮する
モデルの評価とハイパーパラメータのチューニングのベストプラクティス
アンサンブル学習—異なるモデルの組み合わせ
機械学習の適用1—感情分析
機械学習の適用2—Webアプリケーション
回帰分析—連続値をとる目的変数の予測〔ほか〕
「データから学習する能力」をコンピュータに与える
分類問題—単純な機械学習アルゴリズムのトレーニング
分類問題—機械学習ライブラリscikit‐learnの活用
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。 続きを見る
9.

図書

図書
Sebastian Raschka著 ; クイープ訳
出版情報: 東京 : インプレス, 2016.7  xxxiv, 428p ; 24cm
シリーズ名: Impress top gear
所蔵情報: loading…
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「データから学習する能力」をコンピュータに与える
分類問題—機械学習アルゴリズムのトレーニング
分類問題—機械学習ライブラリscikit‐learnの活用
データ前処理—よりよいトレーニングセットの構築
次元削減でデータを圧縮する
モデルの評価とハイパーパラメータのチューニングのベストプラクティス
アンサンブル学習—異なるモデルの組み合わせ
機械学習の適用1—感情分析
機械学習の適用2—Webアプリケーション
回帰分析—連続値をとる目的変数の予測
クラスタ分析—ラベルなしデータの分析
ニューラルネットワーク—画像認識トレーニング
ニューラルネットワーク—数値計算ライブラリTheanoによるトレーニングの並列化
「データから学習する能力」をコンピュータに与える
分類問題—機械学習アルゴリズムのトレーニング
分類問題—機械学習ライブラリscikit‐learnの活用
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。 続きを見る
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