はじめに — 機械学習帳import torch x = torch.tensor([1., -1.]) w = torch.tensor([1.0, 0.5], requires_grad=True) loss = -torch.dot(x, w).sigmoid().log() loss.backward() print(loss.item()) print(w.grad)
機械学習のためのPython入門 クラスとメソッド編 - Beginning AI
機械学習にどのようなPythonの知識が必要かは、Python機械学習プログラミングの監訳者福島 真太朗（ふくしま しんたろう）さんが以下のように述べられています。 Pythonの文法については、リスト、タプル、ディクショナリなどの基本的なデータ構造、forループ、print関数、zip関数、enumerate関数、関数やクラスの作成方法などが理解できていれば十分です。 thinkit.co.jp そこで今回はPythonで書かれた機械学習のコードを読めるように、リスト、タプル、ディクショナリなどの基本的なデータ構造、forループ、print関数、zip関数、enumerate関数、関数やクラスの作成方法について学んでいきます。 従ってこの記事は、Pythonを一度もやったことがなく、機械学習のためにPythonを学びたいという人向けです。 今回読み解くPythonコードについて 今回は題
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