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	件名=機械学習	全資料	93件	0件

図書一覧

該当件数：93件 ページ： 1 2

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1		scikit-learn、Keras、TensorFlowによる実践機械学習 / Aurélien Géron著 ; 長尾高弘訳. -- 第2版. -- オライリー・ジャパン, 2020.
2		Python機械学習プログラミング : 達人データサイエンティストによる理論と実践 / Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili著 ; クイープ訳. -- 第3版. -- インプレス, 2020. -- (Impress top gear).
3		強化学習アルゴリズム入門 : 「平均」からはじめる基礎と応用 / 曽我部東馬著. -- オーム社, 2019.
4		独習Pythonバイオ情報解析 : Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlibを理解し、実装して学ぶシングルセル、RNA-Seqデータ解析 / 先進ゲノム解析研究推進プラットフォーム編. -- 羊土社, 2021. -- (実験医学).
5		カラー図解Raspberry Piではじめる機械学習 : 基礎からディープラーニングまで / 金丸隆志著. -- 講談社, 2018. -- (ブルーバックス).
6		機械学習&ディープラーニングのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書 / 山口達輝, 松田洋之著. -- 技術評論社, 2019. -- (図解即戦力 : 豊富な図解と丁寧な解説で、知識0でもわかりやすい!).
7		マテリアルズ・インフォマティクス : 材料開発のための機械学習超入門 = Materials Informatics / 岩崎悠真著. -- 日刊工業新聞社, 2019.
8		化学のためのPythonによるデータ解析・機械学習入門 / 金子弘昌著. -- オーム社, 2019.
9		RとPythonで学ぶ実践的データサイエンス&機械学習 / 有賀友紀, 大橋俊介著. -- 技術評論社, 2019.
10		NumPyによるデータ分析入門 : 配列操作、線形代数、機械学習のためのPythonプログラミング / Umit Mert Cakmak, Mert Cuhadaroglu著 ; 山崎邦子, 山崎康宏訳. -- オライリー・ジャパン, 2019.
11		物理学者、機械学習を使う : 機械学習・深層学習の物理学への応用 / 橋本幸士編 ; 橋本幸士 [ほか] 著. -- 朝倉書店, 2019.
12		機械学習のエッセンス : 実装しながら学ぶPython、数学、アルゴリズム / 加藤公一著. -- SBクリエイティブ, 2018. -- (Machine Learning).
13		画像処理の統計モデリング : 確率的グラフィカルモデルとスパースモデリングからのアプローチ / 片岡駿 [ほか] 著. -- 共立出版, 2018. -- (クロスセクショナル統計シリーズ / 照井伸彦 [ほか] 編).
14		推薦システム : 統計的機械学習の理論と実践 / Deepak K. Agarwal, Bee-Chung Chen著 ; 島田直希, 大浦健志訳. -- 共立出版, 2018.
15		イラストで学ぶディープラーニング / 山下隆義著. -- 改訂第2版. -- 講談社, 2018.
16		TensorFlow & Kerasプログラミング実装ハンドブック : 汎用ディープ・ラーニング分析のための / チーム・カルポ著. -- 秀和システム, 2018. -- (Pythonライブラリ定番セレクション).
17		技術者のための線形代数学 : 大学の基礎数学を本気で学ぶ / 中井悦司著. -- 翔泳社, 2018.
18		機械学習 (マシンラーニング) と深層学習 (ディープラーニング) : Pythonによるシミュレーション / 小高知宏著. -- オーム社, 2018.
19		PythonによるAI・機械学習・深層学習アプリのつくり方 / クジラ飛行机, 杉山陽一, 遠藤俊輔著. -- ソシム, 2018.
20		データ分析と機械学習のための新しい教科書 / 西内啓著. -- ダイヤモンド社, 2017. -- (統計学が最強の学問である / 西内啓著).
21		TensorFlow活用ガイド : 機械学習アプリケーション開発入門 / 下田倫大[ほか]著. -- 技術評論社, 2018.
22		技術者のための基礎解析学 : 機械学習に必要な数学を本気で学ぶ / 中井悦司著. -- 翔泳社, 2018.
23		仕事ではじめる機械学習 / 有賀康顕, 中山心太, 西林孝著. -- オライリー・ジャパン, 2018.
24		強化学習と深層学習 : C言語によるシミュレーション / 小高知宏著. -- オーム社, 2017.
25		Deep Learning Javaプログラミング : 深層学習の理論と実装 / 巣籠悠輔著訳. -- インプレス, 2016. -- (Impress top gear).
26		機械学習 : 新たな人工知能 / エテム・アルペイディン著 ; 久村典子訳. -- 日本評論社, 2017. -- (MITエッセンシャル・ナレッジ・シリーズ).
27		やさしく学ぶ機械学習を理解するための数学のきほん : アヤノ&ミオと一緒に学ぶ機械学習の理論と数学、実装まで / 立石賢吾著. -- マイナビ出版, 2017.
28		速習強化学習 : 基礎理論とアルゴリズム / Csaba Szepesvári著 ; 小山田創哲訳者代表・編集. -- 共立出版, 2017.
29		OpenCVによるコンピュータビジョン・機械学習入門 = Introduction to computer vision and machine learning with OpenCV / 中村恭之, 小枝正直, 上田悦子著. -- 講談社, 2017.
30		TensorFlow機械学習クックブック : Pythonベースの活用レシピ60+ / Nick McClure著 ; クイープ訳. -- インプレス, 2017. -- (Impress top gear).
31		詳解ディープラーニング : TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理 / 巣籠悠輔著. -- マイナビ出版, 2017.
32		Pythonではじめる機械学習 : scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎 / アンドレアス・C・ミュラー, サラ・グイド著 ; 中田秀基訳. -- オライリー・ジャパン, 2017.
33		データ分析のための機械学習入門 : Python (パイソン) で動かし、理解できる、人工知能技術 / 橋本泰一著. -- SBクリエイティブ, 2017. -- (Informatics & IDEA).
34		フリーソフトでつくる音声認識システム : パターン認識・機械学習の初歩から対話システムまで / 荒木雅弘著. -- 第2版. -- 森北出版, 2017.
35		フリーライブラリで学ぶ機械学習入門 / 堅田洋資 [ほか] 著. -- 秀和システム, 2017.
36		ディープラーニングがわかる数学入門 / 涌井良幸, 涌井貞美著. -- 技術評論社, 2017.
37		自然言語処理と深層学習 : C言語によるシミュレーション / 小高知宏著. -- オーム社, 2017.
38		科学技術計算のためのPython : 確率・統計・機械学習 / José Unpingco著 ; 石井一夫, 加藤公一, 小川史恵訳. -- エヌ・ティー・エス, 2016.
39		実装ディープラーニング / 藤田一弥, 高原歩著. -- オーム社, 2016.
40		機械学習入門 : ボルツマン機械学習から深層学習まで / 大関真之著. -- オーム社, 2016.
41		Pythonによる機械学習入門 / システム計画研究所編. -- オーム社, 2016.
42		はじめての深層学習ディープラーニングプログラミング : Python, Chainer, TensorFlow, Deel / 清水亮著. -- 技術評論社, 2017.
43		Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 / 斎藤康毅著. -- オライリー・ジャパン, 2016. -- (ゼロから作るdeep learning).
44		Chainerによる実践深層学習 (ディープラーニング) / 新納浩幸著. -- オーム社, 2016.
45		TensorFlowで学ぶディープラーニング入門 : 畳み込みニューラルネットワーク徹底解説 / 中井悦司著. -- マイナビ出版, 2016.
46		Pythonで体験する深層学習 : Caffe, Theano, Chainer, TensorFlow / 浅川伸一著. -- コロナ社, 2016.
47		事例+演習で学ぶ機械学習 : ビジネスを支えるデータ活用のしくみ / 速水悟著. -- 森北出版, 2016.
48		機械学習(マシンラーニング)と深層学習(ディープラーニング) : C言語によるシミュレーション / 小高知宏著. -- オーム社, 2016.
49		イラストで学ぶディープラーニング / 山下隆義著. -- 講談社, 2016.
50		進化計算 (ニューロエボリューション) と深層学習 (ディープラーニング) : 創発する知能 / 伊庭斉志著. -- オーム社, 2015.
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