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一般和書
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蔵書情報

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所蔵数 41 在庫数 1 予約数 0

書誌情報サマリ

書名

パオちゃんのクリスマス　(パオちゃんのえほん)

著者名 仲川道子／さく・え
出版者 PHP研究所
出版年月 1984.11
請求記号 ｴ/06841/

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No. 所蔵館 資料番号 資料種別 配架場所 別置 帯出 状態
1 鶴舞0231674466じどう図書児童書研究　貸出中 
2 西2132407491じどう図書じどう開架ようじ貸出中 
3 西2132734761じどう図書じどう開架ようじ貸出中 
4 熱田2231886546じどう図書じどう開架ようじ貸出中 
5 熱田2232341640じどう図書じどう開架ようじ貸出中 
6 熱田2232449989じどう図書じどう開架ようじ在庫 
7 熱田2232522082じどう図書じどう開架ようじ貸出中 
8 南2332181755じどう図書じどう開架ようじ貸出中 
9 南2332181763じどう図書じどう開架ようじ在庫 
10 南2332466727じどう図書じどう開架ようじ在庫 
11 東2432441299じどう図書じどう開架ようじ貸出中 
12 東2432460620じどう図書じどう開架ようじ貸出中 
13 東2432635734じどう図書じどう開架ようじ貸出中 
14 中村2532404502じどう図書じどう開架ようじ在庫 
15 中村2532412885じどう図書じどう開架ようじ在庫 
16 港2632241432じどう図書じどう開架ようじ貸出中 
17 北2731979072じどう図書じどう開架ようじ貸出中 
18 北2732497058じどう図書じどう開架ようじ貸出中 
19 千種2831882929じどう図書じどう開架ようじ在庫 
20 千種2832236331じどう図書じどう開架ようじ貸出中 
21 瑞穂2932231844じどう図書じどう開架ようじ貸出中 
22 瑞穂2932288059じどう図書じどう開架ようじ貸出中 
23 中川3032317699じどう図書じどう開架ようじ貸出中 
24 守山3132186333じどう図書じどう開架ようじ貸出中 
25 守山3132481510じどう図書じどう開架ようじ在庫 
26 緑3232124028じどう図書じどう開架ようじ貸出中 
27 緑3232323158じどう図書じどう開架ようじ在庫 
28 緑3232323166じどう図書じどう開架ようじ貸出中 
29 天白3432391500じどう図書じどう開架ようじ貸出中 
30 山田4130816517じどう図書じどう開架ようじ貸出中 
31 山田4130816525じどう図書じどう開架ようじ貸出中 
32 南陽4230815344じどう図書じどう開架ようじ在庫 
33 楠4331446775じどう図書じどう開架ようじ在庫 
34 楠4331509325じどう図書じどう開架ようじ貸出中 
35 富田4431218025じどう図書じどう開架ようじ貸出中 
36 富田4431590811じどう図書じどう開架ようじ貸出中 
37 志段味4530639105じどう図書じどう開架ようじ貸出中 
38 徳重4630037549じどう図書書庫ようじ在庫 
39 徳重4630560078じどう図書書庫ようじ在庫 
40 徳重4630315028じどう図書じどう開架　貸出中 
41 徳重4630560060じどう図書じどう開架ようじ貸出中 

関連資料

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書誌詳細

この資料の書誌詳細情報です。

請求記号 599/01086/
書名 東京ひよっ子3人暮らし
著者名 たかはしみき／著
出版者 新潮社
出版年月 2014.5
ページ数 129p
大きさ 21cm
ISBN 978-4-10-335691-2
分類 59904
一般件名 育児
書誌種別 一般和書
内容紹介 のほほんとした夫婦2人暮らしから、ドタバタギャースな3人暮らしへ。すごいスピードで成長する子どもを追いかけながら、少しずつ変わっていく家族の暮らしをイラスト満載で綴る。『yom yom』連載を単行本化。
タイトルコード 1001410018997

要旨 そのモデル、本質を理解して使ってますか？データ分析者必読の全く新しい教科書！実戦で頻出するデータ形式への対応に必須の分析モデル群について網羅的に解説！
目次 分析モデルを学ぶための準備
第１部　定型データの扱い（回帰分析―１次式を用いた数値予測と関係性の理解
回帰分析の結果の評価と解釈―正しく深い解釈で分析結果に魂を吹き込む　ほか）
第２部　非定型データの扱い（深層学習入門―深層学習は良い関数を見つけて使うこと
画像の分類―ＣＮＮの基礎とＲｅｓＮｅｔまでのモデル紹介　ほか）
第３部　強化学習（強化学習とは―強化学習の全体像を把握する
強化学習の技法―ベルマン方程式からＴＤ（λ）法までと探索技法　ほか）
第４部　データから知見を得る方法（クラスタリング―類似度を用いてデータをグループに分ける
因子分析・主成分分析―相関を用いた構造の推定と情報の圧縮　ほか）
第５部　線形回帰分析の深い世界（多重共線性―重回帰分析最大の落とし穴とその回避
発展的な回帰分析―回帰分析でどこまでも深い分析を）
著者情報 杉山 聡
　東京大学大学院にて博士（数理科学）を取得し、株式会社アトラエに入社し現職。同社の１人目のＤａｔａ　ＳｃｉｅｎｔｉｓｔとしてＤａｔａ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　Ｔｅａｍを立ち上げる。本業のデータ分析を通して社会に価値を提供する傍ら、慶應義塾大学総合政策学部島津明人研究室上席所員として仕事文脈の幸福度であるワーク・エンゲイジメントについての研究支援を行うとともに、データサイエンティスト協会スキル定義委員、データサイエンスＶＴｕｂｅｒのアイシア＝ソリッドを運営する活動を通して、広くデータ分析の啓蒙や人材育成活動に従事。ＹｏｕＴｕｂｅ（ＶＴｕｂｅｒ）活動では、硬派な技術的内容が中心ながら３．３万人のチャンネル登録者数を誇る。学歴：２００８．４東京大学教養学部理科Ｉ類入学。２０１７．３同博士課程修了（博士（数理科学）取得）。職歴：２０１６．１０−株式会社アトラエ入社。２０１９．１０−データサイエンティスト協会、スキル定義委員に参画(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)


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