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【2023年最新版】オススメ技術書ランキング
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62位:おすすめな「MachineLearning」の技術書ランキング
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レビュー数:35人
タイトル:
ゼロから作るDeep Learning
出版日:
20160924
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レビュー数:11人
タイトル:
Pythonではじめる機械学習
出版日:
20170525
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レビュー数:7人
タイトル:
Kaggleで勝つデータ分析の技術
出版日:
20191009
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レビュー数:7人
タイトル:
機械学習のための特微量エンジニアリング
出版日:
20190223
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レビュー数:6人
タイトル:
パターン認識と機械学習 : ベイズ理論による統計的予測
出版日:
2012-01
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レビュー数:4人
タイトル:
深層学習
出版日:
20150408
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レビュー数:4人
タイトル:
イラストで学ぶ 機械学習 最小二乗法による識別モデル学習を中心に
出版日:
20130918
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レビュー数:4人
タイトル:
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
出版日:
2018-3-21
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レビュー数:4人
タイトル:
scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習
出版日:
20180426
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レビュー数:3人
タイトル:
はじめてのパターン認識
出版日:
20120730
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レビュー数:3人
タイトル:
ITエンジニアのための機械学習理論入門
出版日:
2015-11
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レビュー数:3人
タイトル:
深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト
出版日:
20181022
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レビュー数:3人
タイトル:
つくりながら学ぶ!PyTorchによる発展ディープラーニング
出版日:
20190729
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レビュー数:2人
タイトル:
人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの
出版日:
20150309
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レビュー数:2人
タイトル:
人工知能プログラミングのための数学がわかる本
出版日:
20180224
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レビュー数:2人
タイトル:
AI白書 2019
出版日:
20181211
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レビュー数:2人
タイトル:
機械学習スタートアップシリーズ Pythonで学ぶ強化学習 入門から実践まで
出版日:
20190117
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レビュー数:2人
タイトル:
ディープラーニング活用の教科書
出版日:
20181029
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レビュー数:2人
タイトル:
ファイナンス機械学習 : 金融市場分析を変える機械学習アルゴリズムの理論と実践
出版日:
2019-12
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レビュー数:2人
タイトル:
入門機械学習による異常検知
出版日:
2015-03
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レビュー数:2人
タイトル:
パターン認識と機械学習 : ベイズ理論による統計的予測
出版日:
2012-01
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レビュー数:2人
タイトル:
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
出版日:
2016-7-1
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レビュー数:2人
タイトル:
集合知プログラミング
出版日:
2008-07
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レビュー数:2人
タイトル:
仕事ではじめる機械学習
出版日:
20180116
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レビュー数:2人
タイトル:
直感 Deep Learning
出版日:
20180811
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レビュー数:2人
タイトル:
Pythonデータサイエンスハンドブック
出版日:
20180526
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レビュー数:1人
タイトル:
An introduction to the bootstrap
出版日:
1998-01
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レビュー数:1人
タイトル:
不思議な数eの物語
出版日:
1999-09
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レビュー数:1人
タイトル:
カーネル多変量解析 : 非線形データ解析の新しい展開
出版日:
2008-11
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レビュー数:1人
タイトル:
キーポイント微分積分
出版日:
1996-03
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レビュー数:1人
タイトル:
キーポイント 線形代数
出版日:
19920101
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レビュー数:1人
タイトル:
深層学習
出版日:
20180307
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レビュー数:1人
タイトル:
対数eの不思議
出版日:
19910318
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レビュー数:1人
タイトル:
オンライン機械学習
出版日:
20150408
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レビュー数:1人
タイトル:
トピックモデル
出版日:
20150408
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レビュー数:1人
タイトル:
イラストで学ぶ 音声認識
出版日:
20150124
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レビュー数:1人
タイトル:
イラストで学ぶ ディープラーニング
出版日:
20160223
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レビュー数:1人
タイトル:
実践Data Scienceシリーズ ゼロからはじめるデータサイエンス入門 R・Python一挙両得
出版日:
20211209
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レビュー数:1人
タイトル:
統計学入門
出版日:
1991-07-01
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レビュー数:1人
タイトル:
マネー・ボール
出版日:
2013-04
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レビュー数:1人
タイトル:
サンプルサイズの決め方
出版日:
2003-09
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レビュー数:1人
タイトル:
Pythonによる機械学習入門
出版日:
20161130
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レビュー数:1人
タイトル:
マンガでわかる機械学習
出版日:
20180810
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レビュー数:1人
タイトル:
強化学習アルゴリズム入門
出版日:
20190524
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レビュー数:1人
タイトル:
ディープラーニング活用の教科書 実践編
出版日:
20191026
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レビュー数:1人
タイトル:
Rで学ぶデータサイエンス
出版日:
2011-12
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レビュー数:1人
タイトル:
統計的学習の基礎
出版日:
20140627
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レビュー数:1人
タイトル:
速習 強化学習 基礎理論とアルゴリズム
出版日:
20170921
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レビュー数:1人
タイトル:
メタヒューリスティクスとナチュラルコンピューティング = Metaheuristics and Natural Computing
出版日:
2012-01
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レビュー数:1人
タイトル:
言語処理のための機械学習入門
出版日:
2010-08
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レビュー数:1人
タイトル:
トピックモデルによる統計的潜在意味解析
出版日:
2015-04
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レビュー数:1人
タイトル:
談志語辞典
出版日:
20191108
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レビュー数:1人
タイトル:
AIをビジネスに実装する方法
出版日:
20181004
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レビュー数:1人
タイトル:
幾何学と代数系
出版日:
2014-07
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レビュー数:1人
タイトル:
Pythonで体験するベイズ推論
出版日:
20170406
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レビュー数:1人
タイトル:
フリーソフトでつくる音声認識システム
出版日:
2007-10
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レビュー数:1人
タイトル:
これからの強化学習
出版日:
20161027
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レビュー数:1人
タイトル:
深層学習 Deep Learning
出版日:
20151105
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レビュー数:1人
タイトル:
データサイエンティスト養成読本 機械学習入門編 : ビッグデータ時代のビジネスを支える最新知識が満載!
出版日:
2015-10-10
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レビュー数:1人
タイトル:
日本統計学会公式認定 統計検定準1級対応 統計学実践ワークブック
出版日:
20200529
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