蔵書情報
この資料の蔵書に関する統計情報です。現在の所蔵数 在庫数 予約数などを確認できます。
書誌情報
書名 |
Kaggleで勝つデータ分析の技術
|
著者名 |
門脇 大輔/著
|
著者名ヨミ |
カドワキ ダイスケ |
出版者 |
技術評論社
|
出版年月 |
2019.10 |
この資料に対する操作
電子書籍を読むを押すと 電子図書館に移動しこの資料の電子書籍を読むことができます。
資料情報
各蔵書資料に関する詳細情報です。
No. |
所蔵館 |
資料番号 |
請求記号 |
配架場所 |
帯出区分 |
状態 |
貸出
|
1 |
北 | 204097935 | 007.60/カクル/9 | 特集棚3 | 貸出可 | 貸出中 |
× |
関連資料
この資料に関連する資料を 同じ著者 出版年 分類 件名 受賞などの切り口でご紹介します。
書誌詳細
この資料の書誌詳細情報です。
タイトルコード |
1007000972561 |
書誌種別 |
図書 |
著者名 |
門脇 大輔/著
|
著者名ヨミ |
カドワキ ダイスケ |
著者名 |
阪田 隆司/著
|
著者名ヨミ |
サカタ リュウジ |
著者名 |
保坂 桂佑/著
|
著者名ヨミ |
ホサカ ケイスケ |
著者名 |
平松 雄司/著
|
著者名ヨミ |
ヒラマツ ユウジ |
出版者 |
技術評論社
|
出版年月 |
2019.10 |
ページ数 |
16,407p |
大きさ |
23cm |
ISBN |
4-297-10843-4 |
分類記号 |
007.609
|
書名 |
Kaggleで勝つデータ分析の技術 |
書名ヨミ |
カグル デ カツ データ ブンセキ ノ ギジュツ |
内容紹介 |
テーブルデータ形式のデータを扱う分析コンペで勝つためのテキスト。特徴量の作り方、バリデーション、パラメータチューニングなどについて、暗黙知やポイントについても取り上げながら、最新のテクニックや事例を解説する。 |
著者紹介 |
Kaggle Competitions Master。日本アクチュアリー会正会員。 |
件名1 |
データマイニング
|
件名2 |
機械学習
|
内容細目
前のページへ