GitHub - ddbourgin/numpy-ml: Machine learning, in numpy
Click to expand! Gaussian mixture model EM training Hidden Markov model Viterbi decoding Likelihood computation MLE parameter estimation via Baum-Welch/forward-backward algorithm Latent Dirichlet allocation (topic model) Standard model with MLE parameter estimation via variational EM Smoothed model with MAP parameter estimation via MCMC Neural networks Layers / Layer-wise ops Add Flatten Multiply
機械学習のためのPythonの基礎「NumPy」を学ぶ - learning.ikeay.net
機械学習といえば「Python」です。なぜPythonなのかというと、数値演算や機械学習に関するライブラリがたくさん揃っているからだそう。行列がとても扱いやすいNumPy、グラフ描画が簡単にできるmatplotlib、機械学習のscikit-learnなどなど… 機械学習ではこの３つのライブラリを大いに活用します。 まずは今回はscikit-learnを使った機械学習ではかなり重要になってくる「NumPy」を学びます。 私はPythonもはじめてなのでまずはPythonの概要を把握しつつ、「100 numpy exercises」というNumPyを基礎から学べる問題集を写経して学習したいと思います。 環境構築 まずは環境構築です。詳しくは下記のリンクに飛んで確認いただきたいのですが、Macの場合は、Pythonのバージョン管理システムである「pyenv」と、分析環境を構築するのに便利な「A
scikit-learn: machine learning in Python
Simple and efficient tools for predictive data analysis Accessible to everybody, and reusable in various contexts Built on NumPy, SciPy, and matplotlib Open source, commercially usable - BSD license Classification Identifying which category an object belongs to. Applications: Spam detection, image recognition. Algorithms: Gradient boosting, nearest neighbors, random forest, logistic regression, an
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