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一般和書
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書誌情報サマリ

書名

アジャイルはじめの一歩　スッキリわかるアジャイルの基本と役立て方

著者名 最上千佳子／著
出版者 翔泳社
出版年月 2026.5
請求記号 0076/07824/

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1 鶴舞0238783989一般和書２階開架パソコン在庫 

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書誌詳細

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請求記号 0076/07824/
書名 アジャイルはじめの一歩　スッキリわかるアジャイルの基本と役立て方
著者名 最上千佳子／著
出版者 翔泳社
出版年月 2026.5
ページ数 279p
大きさ 19cm
ISBN 978-4-7981-9426-4
分類 00763
一般件名 ソフトウェア工学
書誌種別 一般和書
内容紹介 アジャイルを、夏休みの宿題に、家事に、営業に導入したらどうなる? ユニークなケーススタディを交えつつ、アジャイルの基本や役立て方を丁寧に解説する。読者特典のダウンロードサービス(図書館利用可)付き。
タイトルコード 1002610015134

要旨 本書は、「機械学習はサイエンスではなくアートである」という理念のもと、単なる分析手法の使い方を超えた、実務で役立つ知識を丁寧に伝える。機械学習を効果的に活用するための細やかなデータ加工やモデルの調整、例えば、データ分析において頻繁に直面する「過学習」や「不均衡なデータ」への対処法、ハイパーパラメータのチューニングなど、現場の経験に基づく知見をハンズオン形式で伝授する。本書では機械学習の最も重要な概念に焦点を当て、それぞれの手法をＲ言語によって実装する。κ近傍法から始まり、回帰、分類、ランダムフォレスト、ニューラルネットワーク、時系列解析など、幅広い手法を段階的に紹介。数学的な内容はできるだけ直感的に、グラフや図を通じた視覚的な説明に留められており、数式に不安のある読者でも無理なく読み進めることができる。また、機械学習の各手法をｑｕｉｃｋかつｅａｓｙに実装するために原著者が開発したｑｅＭＬパッケージを活用し、最小限のコードで学習・予測・評価・可視化できる点も魅力。実務での応用を見据え、初学者であっても機械学習を本質から理解することができる。分析の落とし穴を回避し、予測を成果に変える実践的ガイドである。
目次 １　導入および近傍法ベースの手法（回帰モデル
分類モデル
バイアス、バリアンス、過学習、交差検証法
特徴量が多いときの対処法）
２　決定木ベースの分析手法（κ近傍法の一歩先：決定木
決定木モデルの調整
ハイパーパラメータの良い組み合わせを見つける）
３　線形モデル―線形関係に基づく手法（パラメトリックモデル
縮小推定と正則化）
４　データを線や平面で分離する手法（境界線を用いたアプローチ：サポートベクトルマシン
強化された線形モデル：ニューラルネットワーク）
５　応用（画像分類
時系列データとテキストデータ）
付録


内容細目表：

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