Python + scikit-learn + Django で機械学習を利用したツールを作る - Qiita
過去のデータから未来の数値を予測するちょっとしたツールを社内向けに作りました。単に学習済のモデルを使って予測値とグラフを表示するだけなら Jupyter Notebook でも良いのですが、非プログラマーが想定ユーザーだったので Web アプリケーションにしました。この方がユーザーとって不要な Python のコードが表示されませんし、データの追加・修正を安全に行うことができます。 仕様など 社内用のツールなので詳細は伏せますが、今回作るのは過去のデータから未来のデータを予測し、数値とグラフを表示します。過去データは手動で入力し、バッチ処理により学習と予測を行います。想定ユーザーは社内で1名のみ。予測結果は今後のユーザーが業務上で意思決定を行うときに参考データのひとつとして利用されます。 バージョンは下記の通りです。 $ python --version Python 3.6.2 :: A
データサイエンティスト・データエンジニアのための Python ライブラリ一覧 - Qiita
データ分析やデータ加工、機械学習などを行うのに便利な Python ライブラリを紹介する。 なぜ Python なのか 統計や機械学習をするなら、 R という選択肢もある。 R のデータの加工や集計、統計処理に優れた言語であり、言語標準の機能だけでかなりのことができる。機械学習のライブラリも充実しており、有力な選択肢であることは間違いない。 R と比較して Python が優れている点は、周辺エコシステムの充実にある。 Python エコシステムはデータサイエンスの分野に留まらない。 NumPy や Pands で加工したデータを Django を使った本格的な Web アプリケーションで利用することも可能だ。 ライブラリ群のインストール ここで挙げているライブラリのほとんどは Anaconda で一括でインストールできる。 データ加工 NumPy NumPy は数値計算を効率的に行うため
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