Pythonによる機械学習の最前線
トップエスイー実践プログラミングセミナーシリーズ 「TensorFlowによるニューラルネットワーク入門」 で使用した資料です。 http://topse.or.jp/%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%9F%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%82%BB%E3%83%9F%E3%83%8A%E3%83%BC%E3%80%8Ctensorflow%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%E3%83%8B%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%83%A9%E3%83%AB%E3%83%8D/ 2016/11/17 ver1.0 公開 2016/11/28 ver1.1 Update 2017/01/21 ver1.2 Update 2017/01/24 ver1.3 Update
Pythonで機械学習アプリケーションの開発環境を構築する - Qiita
Pythonで機械学習アプリケーションの開発環境、具体的にはNumpy/Scipy/scikit-learnを導入する手順について解説します。 なお、環境はPython3ベースを想定しています。 Minicondaベース(推奨) 機械学習系のパッケージはコンパイルが面倒なものが多いため、コンパイル済みバイナリをインストールできるconda(Miniconda)での環境構築を推奨します。 まずはPython本体(Python3想定)、パッケージ管理ツールであるpip、仮想環境を作成するvirtualenv、といった基本的な環境の構築を行います。 ※virtualenvについては今回(condaを使う場合)は不要ですが、Pythonで開発を行うなら入れておくべきパッケージなので併せて入れておきます。 Mac/Linux デフォルトのPythonと分けてインストールするため、pyenvを利用しま
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
