![【忙しい人のための】Next.js公式チュートリアルを完走してきたので記事1本で振り返る【ギュッと凝縮】 | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8a61745796428421ce41e7dca1aba728e4c030ce/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2021%2F12%2Feyecatch_NextJS_1200x630.png)
【注意!】 2024年4月末にこちらの本の内容を大幅リニューアルしました! https://note.com/terry10/n/nf0674af97617 ※こちらのZennのBookも5/7を目安にリニューアル内容を反映する予定です 多くの人に手に取って欲しいので、リニューアル後は期間限定で無料配布も検討しています。 こちらのツイートで無料配布について告知しています! ↓ https://x.com/teriteri_code/status/1783358352447414464 --- React+TypeScriptを使ったNetflixの映画一覧を表示するアプリケーションのチュートリアルです。 学べる事 - ReactのFunctionComponent(関数コンポーネント)とTypeScriptの使用 - React Hooksによるstate管理 - TypeScriptで外
この教科書は、はてなサマーインターンの講義資料として作成されたものです: https://github.com/hatena/Hatena-Textbook この章では機械学習について、Webサービスの開発で必要とされる知識を中心に、とくに自然言語処理にフォーカスしながら解説します。 Webサービス開発と機械学習 実現困難な機能の例 闇雲な実装 もう少しましな実装 機械学習によるパラメータ決定 分類問題のための機械学習手法 パーセプトロン 判別アルゴリズム 学習アルゴリズム 特徴量のとり方 形態素解析 量をともなう特徴 組み合わせ特徴量 モデル 機械学習の種類 教師あり学習 分類 (質的変数の予測) 回帰 (量的変数の予測) 教師あり学習でのデータセット 教師なし学習 クラスタリング 次元削減(次元圧縮) 頻出パターンマイニング 異常値検出 アルゴリズムの評価 訓練データとテストデータ 学
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