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Holdings of Libraries in Japan
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Northern Japan
秋田県立図書館
Paper- Call No.：
- 007.1/ﾗﾊﾟ/
- Book Registration Number：
- 140495698
Kanto
茨城県立図書館
Paper- Call No.：
- 007.1/ﾗｼ/
さいたま市立中央図書館
Paper- Call No.：
- 007.13 ﾊﾟｲ
- Book Registration Number：
- 01190763100
千葉県立中央図書館
Paper- Call No.：
- 00713/ 115/
- Book Registration Number：
- 0106807275
東京都立中央図書館
Paper- Call No.：
- 007.1-5481-2
- Book Registration Number：
- 7116200643
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Publication bibliographic database 
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Bibliographic Record
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- Material Type
- 図書
- ISBN
- 978-4-295-01558-1
- Title
- Title Transcription
- パイソン キカイ ガクシュウ プログラミング
- Volume
- PyTorch&scikit-learn編
- Author/Editor
- Sebastian Raschka, Yuxi(Hayden)Liu, Vahid Mirjalili 著クイープ 訳福島真太朗 監訳
- Series Title
- Author Heading
- 著者 ： Raschka, Sebastian ( 001239385 )Authorities著者 ： Liu, Yuxi ( 001341950 )Authorities著者 ： Mirjalili, Vahid ( 001288487 )Authorities訳者 ： クイープ クイープ ( 00854582 )Authorities訳者 ： 福島, 真太朗, 1981- フクシマ, シンタロウ, 1981- ( 001183898 )Authorities
- Publication, Distribution, etc.
- Publication Date
- 2022.12
- Publication Date (W3CDTF)
- 2022
- Extent
- 39,670p
- Size
- 24cm
- Additional Title
- Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn
- Place of Publication (Country Code)
- JP
- Text Language Code
- jpn
- Original Text Lang. Code
- eng
- Content Type
- テキスト
- Media Type
- 機器不用
- Carrier Type
- 冊子
- Subject Heading
- 機械学習 キカイ ガクシュウ ( 001210569 )Authoritiesプログラミング (コンピュータ) プログラミング (コンピュータ) ( 00569223 )Authorities
- NDC 10th ed.
- NDLC
- Target Audience
- 一般
- Note (General)
- 原タイトル: Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn
- Note (Bibliography)
- 索引あり
- Price
- 4200円
- Holding library
- 国立国会図書館
- Call No.
- M121-M577
- Data Provider (Database)
- 国立国会図書館 : 国立国会図書館蔵書
- Bibliographic ID (NDL)
- 032525777
- National Bibliography No. (JPNO)
- 23778316
- TOHAN MARC No.
- 34418417
- Cataloging Rule
- Nippon Cataloging Rules 2018 Edition
- Bibliographic Record Category (NDL)
- 111
- Summary, etc.
- 第3版まで続くロングセラーのPyTorch版！ 機械学習の基本から、PyTorchによる先進的手法まで本格解説―本書の前半は、定番の機械学習ライブラリscikit-learnによる手法を解説。基本的なモデルから単層ニューラルネットまで実装するほか、データ前処理、次元削減、ハイパーパラメータ、アンサンブル学習、回帰分析などを取り上げます。後半はPyTorchの仕組みを説明し、CNN／RNN／Transformerなどの実装を解説。GAN、グラフニューラルネットワーク、強化学習もカバー。基本の理論からPyTorchの実践まで包括的に学べる一冊です。
- Note (Production)
- 電子書籍
- Producer
- インプレス
- Production year
- 2022-12-15
- Data Provider (Database)
- 出版情報登録センター : 出版情報登録センター（JPRO）
- JP-e Code
- 2950155811000000000j