機械学習の Python との出会い — 機械学習の Python との出会い著者 神嶌 敏弘 (Toshihiro Kamishima) リリース 2020-02-17 08:56:35 +0900 ダウンロード用 [ PDF版 ] [ ePub版 ] ソースレポジトリ [ https://github.com/tkamishima/mlmpy ]
Python | コード７区
Skip to content ChainerChainer と TensorFlow でロジスティック回帰を実行、比較Chainerのソースを解析。学習ループは Trainer にChainerのソースを解析。LSTM クラスと時系列処理Chainerのソースを解析。MNISTサンプルを追ってみるChainerのソースを解析。順伝播と逆伝播の仕組みChainerのソースを解析。Linear クラスgroupbypandas の cut、qcut でデータ解析DataFrame を集計。インデックスで groupbygroupby の初歩と python（DataFrame）によるサンプルDataFrame を横方向に groupbyJanomeツイートからユーザ辞書を作ってみるpython で形態素解析。Janome が簡単。pip 一発でインストールmatplotlibmatplotl
Pythonで機械学習／Deep Learningを始めるなら知っておきたいライブラリ／ツール7選
プログラミング言語「Python」は機械学習の分野で広く使われており、最近の機械学習／Deep Learningの流行により使う人が増えているかと思います。一方で、「機械学習に興味を持ったので自分でも試してみたいけど、どこから手を付けていいのか」という話もよく聞きます。本連載「Pythonで始める機械学習入門」では、そのような人をターゲットに、Pythonを使った機械学習について主要なライブラリ／ツールの使い方を中心に解説していきます。 連載第1回は、ライブラリ／ツール群の概要説明からです。各ライブラリ／ツールの詳細な使い方や実用上のテクニックは連載第2回以降で解説していきます。ここで挙げるライブラリ／ツール群は「普段、筆者が仕事で使っているもの」という基準で選定されています。そういう意味で全く網羅的ではなく、独断と偏見であることを自覚していますので、ご了承ください。 連載初回である本稿で
機械学習初心者が、素早く学べるコンテンツとライブラリ19選（Python編） - paiza times
Photo by Horia Pernea こんにちは。谷口です。 最近「機械学習に興味がある」「いつかやろうと思ってるんだよね……」と言うエンジニアの方をよく目にします。また、その倍ぐらい「機械学習難しすぎて挫折した」という方も見ます。 弊社のITエンジニアにも機械学習を勉強中という人がいますが、特に最初は難しすぎて何から手を付けたらいいのかよく分からず、とても悩んだと言っていました。そこで同じような悩みを抱えている方の参考になればと思い、初心者の頃に参考になった機械学習入門者の方に役立ちそうな記事やスライドを聞いてきました。 また、Pythonには機械学習のためにデータを処理するライブラリ（数値演算をするためのライブラリや図を作成するためのライブラリなど……）がそろっていて、呼び出したり組み合わせて処理したり……といったことがしやすいため、多くの人が機械学習で使っています。コードも短く
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