Pythonでの数値計算ライブラリNumPy徹底入門
NumPyは、多次元配列を扱う数値演算ライブラリです。機械学習だけでなく画像処理、音声処理などコンピュータサイエンスをするならNumPyを学んでおくことで、あなたの日々の研究や開発の基礎力は格段にアップするはずです。 プログラミングの初心者から、Webエンジニア、これから研究する人など、初学者にも分かりやすく優しく説明することを心がけて必要な知識が身につくように解説しています。 腰を据えて学習する時間と余裕のある方は、Step1から順に進めていくことで、苦手意識のあった方でも一通り読み終わる頃には理解できなかったPythonとNumPyのソースコードがスラスラと読めるようになるはずです。 上級者の方は、分からない記事だけ読むだけでも、力になると思われます。あなたのプログラミング能力を向上する手助けになることをお約束します。このサイトを通して、コンピュータサイエンスに入門しましょう。 Ste
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
Python 機械学習プログラミング データ分析ライブラリー解説編
「ITエンジニアのための機械学習理論入門」で提供しているサンプルコードに含まれるデータ分析ライブラリ（NumPy/pandasなど）を解説した資料です。 下記の書籍のサンプルコードが理解できるようになることが目標です。 - ITエンジニアのための機械学習理論入門(技術評論社) - http://www.amazon.co.jp/dp/4774176982/ 2015/10/25 ver1.0 公開 2015/10/26 ver1.1 微修正 2016/05/25 ver1.4 subplotの順番を修正 2016/11/15 ver2.0 改訂版公開 2016/11/16 ver2.1 改行幅修正 2017/01/10 ver2.2 微修正 2017/01/12 ver2.3 微修正Read less
「Rプログラミング入門」をPythonで書き直す - めもめも
何の話かというと RStudioではじめるRプログラミング入門 作者: Garrett Grolemund,大橋真也,長尾高弘出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2015/03/25メディア: 大型本この商品を含むブログを見る 某編集長から上記の書籍が送られてきて、「これは、次はRの本を書けという指示か？？？？」と勘ぐってみたものの、筆者はPython派なので、「これと同じことは全部Pythonでもできるんだよー」と言いたくなって、このエントリーを書き始めた次第です。ちなみに、この本、Rの入門書としてはよくできているので、これのPython版ができたら、それはそれで役に立つ気もします。 なお、このエントリーでは、あくまでコードの部分だけを書き直して、RとPythonの差異についての説明だけを行ないます。コードそのものの説明については、上記の書籍をご購入ください。 環境準備 IP
Machine Learning with Scikit Learn (Part I) - 人工知能に関する断創録
今年の7月に開催されたSciPy2015の講演動画がEnthoughtのチャンネルで公開されている。今年も面白い講演が多いのでいろいろチェックしている。 今年の目標（2015/1/11）にPythonの機械学習ライブラリであるscikit-learnを使いこなすというのが入っているので、まずはscikit-learnのチュートリアルを一通り見ることにした。 Part IとPart IIを合わせると6時間以上あり非常に充実している。IPython Notebook形式の資料やデータは下記のGitHubアカウントで提供されている。ノートブックをダウンロードし、実際に手を動かしながらチュートリアルを進めると理解がより進むかもしれない。 あとで振り返りやすいように内容を簡単にまとめておきたい。 1.1 Introduction to Machine Learning 機械学習システムの流れ。教師あ
Python: Numbaによる高速化 - Bag of ML Words
同僚のpython expertにNumbaの存在を教えてもらいました。 Examples — numba 0.14.0-63-ge5ceea5 documentation 事前のコンパイルがいらないってのはよろしいですね。 必要そうな関数レベルだけで書けば良さそうだし、exampleみると大体使い方がわかったような気がします。 というか@jit + 引数の形という１行を足すだけですか？？？基本的に。 vanilla pythonで書いたうえでsanity checkが終わったら、１行書き足すだけでhappyに慣れるとは、どれだけindulgeすれば気が済むのか・・・ Cythonとの比較を・・・・と思ったら、ありますね Numba vs Cython Numba vs. Cython: Take 2 1行たして１０００倍速い！！しゅごいいいい 試してみた というわけで試してみました。自宅
Python高速化 Numba入門 その１ - tkm2261's blog
みなさん、こんにちは 今日からPython高速化 Numbaに入門したいと思います。 入門資料を探しに来た皆様すみませんが、 本記事は私がこれから入門する内容になります。 結果として入門資料に慣れば幸いですが、過度な期待は御無用でお願いします。 基本的には以下を読み進めて行きます。 http://numba.pydata.org/ Numbaとは 『JIT(just-in-time)コンパイラを使ってPythonを高速化しよう！』というPythonモジュールです。 LLVMコンパイラを使っており、これはJuliaが高速な理由でもあるので期待大です。 学生時代はCythonを使って高速化をよくしていましたが、以下の理由により今回はNumbaを学びます 候補 今回諦めた理由 Cython cdefとか結構手を入れるのでPythonに戻すのが面倒。pyximportも面倒 C拡張 C言語は極力触
Pythonで音声信号処理 - 人工知能に関する断創録
今年の目標（2011/1/1）の1つに音声認識技術の深耕というのを立ててます。いきなり音声認識をやるのは知識不足でかなり大変だということが分かったので、まずは音声のいろんな性質や信号処理の技術を一つ一つ試しながら習得していくことにしました。 音声信号処理ではよくMatlabが使われるようなのですが、 Matlabは高くて買えない（フリーのOctaveってのもあります） すでに使っているPython、Rと文法が似ていて混乱する というわけでMatlabはやめてPythonを使います。SciPyにフーリエ変換の機能があったのでたぶん同じようなことができるでしょう。Pythonのいろんな音声関係のライブラリなんかも紹介できればと思います。 当面の目標は、簡単な類似楽曲検索システムを作ることです。その後は、いろんなツール（HTKなど）を駆使して音声認識システムを作りたいと思ってます。 このページは
私訳「暫定的 NumPy チュートリアル」 - naoya_t@hatenablog
# 原文：http://www.scipy.org/Tentative_NumPy_Tutorial このチュートリアルを読む前に、Pythonについてちょっとは知っているべきだ。記憶をリフレッシュしたいと思うなら、Pythonチュートリアルを見てくるがいい。 このチュートリアルに出てくる例を試したいなら、あなたのPCに少なくとも Python NumPy はインストールされているべきで、他に入ってると便利なのは： ipython は拡張されたインタラクティブなPythonシェルで、NumPyの機能を探検するのにとても便利 matplotlib があると図表の描画が可能になる SciPy はNumPyの上で動く科学計算ルーチンを沢山用意してくれる 基礎 NumPy の主要なオブジェクトは、同じ型（普通は数）の要素のみから成り、正の整数のタプルで添字付けされた、均質なテーブル（というか多次元
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
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
Scipy Lecture Notes — Scipy lecture notes