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「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

この資料では、Pythonのデータ分析ライブラリーである「pandas」を使う練習を目的として、データ分析の初歩的な内容を解説しています。 2015/11/25 ver1.0 公開 2015/12/11 ver1.1 仮説検定の説明を分かりやすく修正 2016/11/15 ver2.0 改訂版公開、scikit-learnの利用例を追加 2017/06/11 ver2.1 仮説検定パートを削除、sklearnの利用例をアップデートRead less

これは, 昨年の10月～12月に開催された「チームで学ぼう! TensorFlow(機械学習)実践編第2期」において, 私の参加した「チーム仲鶴後吉(仮)」の成果を数回に分けて紹介するものである. (勉強会からずいぶん時間が経ってしまったが....) 関連記事 ペットボトルを認識してみよう! (1) ペットボトルを認識してみよう! (2) ペットボトルを認識してみよう! (3) ペットボトルを認識してみよう! (4) ペットボトルを認識してみよう! (5) 0. メンバー紹介 メンバーは以下の4名. 名前スキルなど 仲　〇組み込みソフト開発, データ分析, システム設計, 機械学習, C, R, Python(初心者) 鶴　□パターン認識(音声, 文字), 機械学習の経験あり, 端末アプリ, ミドルウェア開発. C/C++, Android Java, Python(初心者) 後　◇物理学

Pythonで機械学習の環境を作る、というと山のように「Anacondaをインストールせよ」という記事が出てきますが、実際環境構築はMinicondaというAnacondaの最小構成版で十分です。 ということを伝える記事です。 最速で機械学習の開発環境を作る方法 基本は以下で十分です。 Minicondaをインストールする(※もちろんPython3の方をインストールして下さい) conda create -n ml_env numpy scipy scikit-learn matplotlib jupyterで開発環境を作成 activate ml_envで作成した開発環境を有効化 実際はMacかWindowsかなどで微妙な差異があるので、詳細はこちらを参照して下さい。 Pythonで機械学習アプリケーションの開発環境を構築する また、開発環境を作成するcondaコマンドの使い方については

岩波データサイエンス　サポートページ 各巻に対応する内容は，上のバーの３本線「三」をクリックして左に表示されるメニューからご覧ください （トップページの内容が空白の場合も，メニューで下位の階層をクリックして頂くと内容が表示される場合があります） 新グーグル・サイトに移行しました．自動変換のため，見難くなっている部分，表示されない部分がありますが，ご容赦ください シリーズ「岩波データサイエンス」では、統計科学や機械学習など、データを扱うさまざまな分野について、多様な視点からの情報を提供することをめざします。まったくの初歩からやや高度な話までのいろいろな手法の解説、実務に役立つソフトの使い方、さらには各領域のサイエンスや応用に踏み込んだ内容まで、多彩な記事を掲載します。 装丁には蛯名優子さんの作品を使わせて頂いています。蛯名さんのホームページはこちらです。 【公式ツイッターアカウント】ツイッタ

いきなり自分でハードル上げてみました（笑）。ちなみに何故単純パーセプトロンを最初に持ってきたのか？というと、id:echizen_tmさんのブログ記事でも触れておられる通り 機械学習には大きく分けて「識別関数」「識別モデル」「生成モデル」の3つの種類がある。このなかで識別関数は確率を使わないので初心者が入門するのに最適。 識別関数で有名なのはSVM(Support Vector Machine、サポートベクターマシン)。名前を聞いたことがある人も多いと思う。そこで早速SVMを学ぼうとすると敷居が高くて挫折しがち。 実はSVMは(大雑把に言うと)パーセプトロンという基礎的な識別関数に「マージン最大化」と「カーネル関数」という考え方を導入したもの。なので機械学習入門者は最初にパーセプトロンを学ぶのが良いと思われる。 それゆえ、実際に僕も以前Matlabで糞コード書きながら勉強してた時はやはり単

本記事では、書籍『Python機械学習プログラミング』を読むために必要な知識、読み方等について説明します。 『Python Machine Learning』が2015年9月に米国などで発売。「機械学習の考え方」と「Pythonプログラミングによる実践」をバランスよく解説していると評価され、米国Amazon.comでベストセラー。その日本語訳はコラムや脚注、付録が追加され、2016年6月に発売されました。ここでは、本書のより効果的な活用法について監訳者が解説します。 『Python機械学習プログラミング』とは 書籍『Python機械学習プログラミング』は、Sebastian Raschka氏によるPythonを用いた機械学習の入門書"Python Machine Learning"の翻訳書です。著者はミシガン州立大学の博士課程で生物統計学(計算生物学)の研究を行っており、scikit-le

こちらが改訂版なので，ダウンロードするならこちらで： http://www.kamishima.net/archive/scipy-overview.pdf 第15回情報科学技術フォーラム (FIT2016) での講演「科学技術計算関連Pythonパッケージの概要」の発表資料です． * 講演ページ： http://www.ipsj.or.jp/event/fit/fit2016/FIT2016program_web/data/html/event/event72.html * 小嵜 耕平さん資料「Python とデータ分析コンテストの実践」 https://speakerdeck.com/smly/python-todetafen-xi-kontesutofalseshi-jian * サンプルファイル： https://github.com/tkamishima/fit2016tutor

2016/2/4 「ソフトウェアジャパン　ビッグデータ活用実務フォーラム」でのプレゼン資料です。 主にPythonで書いたコードの高速化の話です。タイトルと中身がマッチしない感じがするのは自覚しています。Read less

方針 オンライン学習プラットフォームCourseraで一番人気の講座、Stanford大学のMachine Learning。講師はAndrew Ng先生。授業はレクチャーとプログラミング課題からなるが、プログラミング課題に使用する言語はOctaveまたはMatlabが指定されている。 このプログラミング課題をPythonを使って粛々と実装していく。ただし、 オリジナルの課題はアルゴリズムの理解を助けることを目的としているため、一部の処理は機械学習のライブラリを使用せずに自らコードを書くように設計されている。これをそのままPythonで再現するのではなく、できる限りPythonにある機械学習ライブラリを使って効率よく実装したい。 という方針。 さっそくex1 最初の課題となるex1では線形回帰(Linear Regression)をやります。レストランチェーン経営において、過去に出店した街

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