scikit-learn入門＆使い方 ― 機械学習の流れを学ぼう
連載目次 前回は、機械学習の基礎と、主要なPythonライブラリの概要を説明しました。 今回は、Pythonを使った機械学習プログラミングの基本的な流れを、実際にコードを書きながら体験的に学んでいきましょう。具体的には、データの読み込みと加工から、グラフによる可視化、統計的な数値計算、そして簡単な機械学習モデルの構築まで、基本的な一連の流れを体験できます（図1）。 今回で学べること 図1の通り、機械学習プログラミングの基本的な流れに沿って進めると、第1回で紹介した主要なPythonライブラリ（pandas、NumPy、Matplotlib、seaborn、scikit-learnなど）を各場面で使い分けることになります。 各ライブラリを深く理解して使いこなすためには、個別に詳しく学ぶことが必要です。ただし本連載では、詳細には触れず、実践で役立つ基本的な使用例に絞って説明します。もっと深く掘
［NumPy超入門］平均／中央値／最頻値や分散／標準偏差を求めてみよう
連載概要 本連載はPythonについての知識を既にある程度は身に付けている方を対象として、Pythonでデータ処理を行う上で必須ともいえるNumPyやpandas、Matplotlibなどの各種ライブラリの基本的な使い方を学んでいくものです。そして、それらの使い方をある程度覚えた上で、それらを活用してデータ処理を行うための第一歩を踏み出すことを目的としています。 前回はある行列の逆行列、行列式、固有値と固有ベクトルを求めるお話をしました。今回は多数のデータがどんな特徴を持っているのかを調べるのに役立つ基本統計量をNumPyで取り扱う方法を見ていきます。 基本統計量とは 基本統計量とは、何らかのデータセットがあったとき、それらにはどのような特徴があるかを示す値のことです。というと分かりにくいのですが、平均値、最大値、最小値、標準偏差と分散などの値を用いることで、データがどのように分布している
Pythonでニューラルネットワークを書いてみよう
連載目次 本連載（基礎編）の目的 スクラッチ（＝他者が書いたソースコードを見たりライブラリーを使ったりせずに、何もないゼロの状態からコードを記述すること）でディープラーニングやニューラルネットワーク（DNN：Deep Neural Network、以下では「ニューラルネット」と表記）を実装して学ぶ系の書籍や動画講座、記事はたくさんあると思います。それらで学んだ際に、「誤差逆伝播」（バックプロパゲーション）のところで挫折して、そこはスルーしている人は少なくないのではないでしょうか。個々の数式や計算自体を理解していても、何となく全体像がつかめずに、 と自信を持って言えない人も多いのではないかと思います。 本連載（基礎編）はそういった人に向けた記事になります。この記事はニューラルネットの仕組みを、数学理論からではなくPythonコードから学ぶことを狙っています。「難しい高校以降の数学は苦手だけど
中学・高校数学で学ぶ、数学×Pythonプログラミングの第一歩
中学・高校数学で学ぶ、数学×Pythonプログラミングの第一歩：数学×Pythonプログラミング入門 「Pythonの文法は分かったけど、自分では数学や数式をプログラミングコードに起こせない」という人に向けて、中学や高校で学んだ数学を題材に「数学的な考え方×Pythonプログラミング」を習得するための新連載がスタート。連載コンセプトから、前提知識、目標、本格的に始めるための準備までを説明する。 連載目次 この連載では、中学や高校で学んだ数学を題材にして、Pythonによるプログラミングを学びます。といっても、数学の教科書に載っている定理や公式だけに限らず、興味深い数式の例やAI／機械学習の基本となる例を取り上げながら、数学的な考え方を背景としてプログラミングを学ぶお話にしていこうと思います。 今回は、それに先だって、プログラミングを学ぶ上で数学を使うことのメリットや、Pythonでどのよう
PyTorch／TensorFlow／Keras／scikit-learnライブラリ内蔵のデータセット一覧
PyTorch／TensorFlow／Keras／scikit-learnライブラリ内蔵のデータセット一覧：AI・機械学習のデータセット辞典 機械学習やディープラーニング用の主要ライブラリが提供する「画像／音声／テキストなどのデータセット」の名前とリンクを表にまとめ、典型的な使い方を簡単に紹介する。 連載目次 本連載「AI・機械学習のデータセット辞典」では、ここまで主に、scikit-learnやKeras／TensorFlow（tf.keras）、TensorFlow Datasets、PyTorchといった主要なPythonライブラリに共通的に含まれる代表的なデータセットを紹介し、各ライブラリでの典型的な実装コード例を示してきた。しかし、これらの全ライブラリに共通的に含まれているデータセットはまれで非常に少ない。よってこれからは、個々のライブラリに1つしか含まれていないようなこまごまと
［Pythonチートシート］クラス定義編
このようにして定義したクラスはobjectクラスの派生クラスとなる。 __init__メソッドは、そのクラスのインスタンス（オブジェクト）を定義する際に、インスタンスが持つ属性（インスタンス変数）の初期化などを行うために使用する。インスタンスメソッドは、インスタンスを介して呼び出し可能な操作である。 これらのメソッドの定義では第1パラメーターには暗黙の「self」を置く（selfには初期化を行う対象となるインスタンス、またはメソッド呼び出しに使われたインスタンスが渡される）。メソッド内でインスタンスの属性にアクセスする際には「self.属性」の形でアクセスする。また、（一般には）メソッドを呼び出す際にはselfには引数の形で値を与えることはない。 クラスを定義すると、「クラスオブジェクト」が作成される。そのクラスのインスタンスを定義するにはクラス名にかっこ「()」を付加して呼び出しを行う（
VS CodeでPythonコードのデバッグも楽々！！
連載「Visual Studio Codeで始めるPythonプログラミング」 前回はVisual Studio Code（以下、VS Code）でPythonコードを記述する上での基本を見た。今回はVS Code＋Python拡張機能がサポートしているデバッグ機能について見ていこう。 フィボナッチ数 ここではフィボナッチ数を計算する関数を定義して、それをデバッグしていくことにしよう。なお、本稿ではフィボナッチ数を以下のようなものとする。 例えば、「F2＝F1＋F0＝1＋0＝1」「F3＝F2＋F1＝（F1＋F0）＋F1＝1＋0＋1＝2」となる（Webページを検索しているとF0＝1とする記述も多くあるが、ここではF0＝0としている）。このようにして得られる数列を「フィボナッチ数列」と呼ぶ。最初の数個を列挙すると「0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, ……」のようになる。
（文書構造編：後編）HTML5 Outlinerで文書の“アウトライン”を確認する
（文書構造編：後編）HTML5 Outlinerで文書の“アウトライン”を確認する：HTML5“とか”アプリ開発入門（5）（1/2 ページ） 文書の「アウトライン」とは 前回の「HTML5のセクションで“文書構造”を理解する」で説明した「セクション要素」（＜section＞＜article＞＜nav＞＜aside＞）は文書構造を表すために用いられます。セクション要素によって作成されたブロックは、文書の「セクション」と呼ばれます。そして、セクションの入れ子構造によってでき上がった論理構造を、文書の「アウトライン」と呼びます。 言い換えると、「セクション要素を用いてマークアップしていくことは、文書のアウトラインを構築していく作業である」ということになります。そのため、セクション要素を＜div＞要素と同じように乱用することは許されません。それはつまり、「文書の論理構造を無造作に取り扱っている」と
HTML5のセクションで“文書構造”を理解する - ＠IT
（文書構造編：前編）HTML5のセクションで“文書構造”を理解する：HTML5“とか”アプリ開発入門（4）（1/2 ページ） HTML5の要素群を解説するに当たって 前回の「HTML5の登場で、XHTMLは結局どうなったの？」まで3回にわたり、HTML5に関する基礎知識を解説してきました。今回から、HTML5で定義されているマークアップ要素を解説していきます。 ただし、HTML5における要素の数は100以上に及びます。その中には、HTML 4から引き継いだ歴史のある要素も数多く含まれており、それらに関してはすでに多くの優れた解説があります。また本連載はHTMLのタグリファレンスではないため、HTML5の全要素を辞書的に参照していただくような形にはしません。 従って、HTML5から加わった要素、または利用法が変化した要素に絞って解説します。読者の皆さんが最も興味を持たれるのは、やはり「HTM
モバイルFeliCaでHello FeliCa － ＠IT
モバイルFeliCaのアプリケーションを、勝手iアプリの延長線上で作成してみよう。簡単なプログラムからサーバと通信する本格アプリまで、プログラミングノウハウをステップバイステップで紹介する（編集部） 本稿ではJavaを使って、簡単にFeliCa対応携帯電話で動作するiアプリの開発を行うことを目的としています。iモードFeliCa開発のための環境構築や、サンプルプログラムの作成から始まり、最終的にサーバとの通信やデータベースを利用した簡単なシステムを構築することを目標にしています。 本稿におけるiモードFeliCaアプリケーション開発は、商用を目的としたものではないため、Javaやiアプリの開発を仕事や趣味で行ったことがある人であれば誰でも可能なFeliCa対応携帯端末の「フリー領域」を利用した“勝手アプリ”の開発を行います。 モバイルFeliCaの応用サービスを行うために、iアプリを起動し
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