データサイエンティスト・データエンジニアのための Python ライブラリ一覧 - Qiita
データ分析やデータ加工、機械学習などを行うのに便利な Python ライブラリを紹介する。 なぜ Python なのか 統計や機械学習をするなら、 R という選択肢もある。 R のデータの加工や集計、統計処理に優れた言語であり、言語標準の機能だけでかなりのことができる。機械学習のライブラリも充実しており、有力な選択肢であることは間違いない。 R と比較して Python が優れている点は、周辺エコシステムの充実にある。 Python エコシステムはデータサイエンスの分野に留まらない。 NumPy や Pands で加工したデータを Django を使った本格的な Web アプリケーションで利用することも可能だ。 ライブラリ群のインストール ここで挙げているライブラリのほとんどは Anaconda で一括でインストールできる。 データ加工 NumPy NumPy は数値計算を効率的に行うため
ディープラーニングのための線形代数入門：一般的演算の初学者向けガイド | POSTD
Jeremy Howardによる ディープラーニングの素晴らしいコース を受講している間、自分の前提知識がさびついてきているせいで、誤差逆伝播法のような概念が理解しにくくなっていることを認識しました。そこで、理解度を上げるべく、そうした概念に関するいくつかのWikiページをまとめてみることにしました。本記事では、ディープラーニングでよく使われる線形代数演算のいくつかについて、ごく基本的な事項をざっとご紹介します。 線形代数とは？ ディープラーニングの文脈での線形代数とは、数の集合を同時に操作するための便利な手法を提供してくれる、数学的ツールボックスです。これらの数値を保持するためのベクトルや行列（スプレッドシート）のような構造体と、それらを加算、減算、乗算、および除算するための新しい規則を提供します。 線形代数が便利な理由 線形代数は、複雑な問題を単純で直感的に理解できる、計算効率の良い問
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