こんにちは。 林@アイエンターです。 前回はブログでは数学的なアプローチの回帰分析のお話をいたしました。 最近は統計分析や機械学習の分野では、Pythonが使われるケースが増えています。 Pythonには、数理演算やデータ可視化の強力なライブラリがそろっているのが その一因かと思います。 今回は「scikit-learn」という機械学習で良く用いられるpythonライブラリを紹介します。 非常にパワフルなライブラリーです。 実際、前回のブログのサンプルデータをライブラリーで回帰分析してみます。 ■環境セットアップ 「Anaconda」という、Pythonパッケージをインストールします。 これはPython本体と、科学技術、数学、データ分析関連で良く使われるライブラリを、一括でインストールできるパッケージです。 Windows/MacOS/Linuxのそれぞれのパッケージが用意されています。

はじめに TensorFlowは、機械学習用のアルゴリズムを記述するためのインターフェースで、大規模システムからスマホまで、幅広い環境で使えるのが利点のようです。 Qiitaでもかなり話題になっており、現時点ですでに100以上の投稿があります。そのため、もう特に書くことはないのかなーと思ってましたが、Mac + Dockerの環境でインストールする例が見当たらなかったので、そちらのメモを書いておくことにしました。TensorFlowの基本的な解説を知りたい方は、こちらの記事を御覧ください。 Dockerを使った理由 今まで使ったことがなかったので面白そう、というのが主な理由ですが、MacでTensorFlowを使う場合は、Dockerでインストールするのが簡単だよ、とこちらの記事に書いてあったせいもあります。Windowsの場合も、Dockerを使うのが一番楽、とこちらの方で言われてます。