【Jupyter Notebook】効果的な使い方を知ろう[Python/機械学習] - Qiita
最初に 本日は機械学習を行う上で必要となるツール（ Jupyter Notebook ）に焦点を当てて進めていきます。 こちらのツールの使い方に慣れておくことが（その他使いやすいものがあればそちらで構いません）、機械学習をはじめるにあたっての導入となりますのでこの期に学んでいきましょう。 Jupyter notebookとは jupyter notebookとはブラウザ上で実行し、実行結果を記録しながらプログラミングを進めるためのツールです。データ分析の現場や、研究機関などでも頻繁に使われています。 主要なPythonの開発環境としてIDE（総合開発環境）やエディタ、ノートブックなどがあります。 データ分析の用途で用いられる主要なIDEとして「PyCharm」や「Rodeo」などがありますが、IDEとノートブックにはそれぞれ向き、不向きがあります。ノートブック型の利点として、個別のアドホッ
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データ分析で頻出のPandas基本操作 - Qiita
はじめに 機械学習や深層学習が人気の昨今ですが、それらのモデルの精度に最もクリティカルに影響するのはインプットするデータの質です。データの質は、データを適切に把握し、不要なデータを取り除いたり、必要なデータを精査する前処理を行うことで高めることができます。 本頁では、データ処理の基本ツールとしてPandasの使い方を紹介します。Pandasには便利な機能がたくさんありますが、特に分析業務で頻出のPandas関数・メソッドを重点的に取り上げました。 Pandasに便利なメソッドがたくさんあることは知っている、でもワイが知りたいのは分析に最低限必要なやつだけなんや…！、という人のためのPandasマニュアルです。 また、単に機能を説明するだけでは実際の処理動作がわかりにくいため、ここではSIGNATE(旧DeepAnalytics)のお弁当の需要予想を行うコンペのデータを拝借し、このデータに対
データ分析のライブラリ！Pandasとは【初心者向け】｜現役エンジニアが解説
Pandasとは Pandasは、Pythonでデータ分析を効率的に行うためのライブラリです。Pandasはオープンソース(BSDライセンス)で公開されており、個人／商用問わず、誰でも無料で利用することができます。 Pandasを使うと、 データの読み込みや統計量の表示 グラフ化 データ分析 に関する作業を容易に行うことができるようになります。また主要なコードはPythonまたはC言語で書かれており、Pythonだけでデータ分析を行うのと比較して、非常に高速に処理を行うことができます。 データ分析（データサイエンス）は、機械学習を行うまでの前処理（データの読み込み、クリーニング、欠損値の補完、正規化など）が、全ての作業の8〜9割を占めると言われています。Pandasを使うとそのような処理が効率的に行えるようになるため、Pythonで機械学習を行うには、Pandasは必須のライブラリとなって
今さら聞けない Jupyter notebook - Qiita
はじめに Jupyter notebook ご存知ですか？ 知ってますよね？ そう、機械学習やらPython周りのイケてるエンジニアが使っているアレです。 自分は全く知りませんでした 周りのエンジニアとの会話で、「MLとかPythonとか経験値なさすぎて危機感持ってる」的な話の流れで、courseraとか、Jupyter notebookのことを教えてもらいました。 ということで、今回は自分と同じような、「Jupyter notebook is 何？」な方へ、Jupyter notebookについての概要説明から、インストール、ノートブックを動かしてみるところまでの一連の流れを紹介します。 この記事が、自分のような初学者の方のお役に立てば幸いです。 Jupyter notebook is 何 ?? Jupyter notebookを説明する前に、Juypyterプロジェクトについて知ってお
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