NumPy 入門 — ディープラーニング入門：Chainer チュートリアル

NumPy 入門¶ 本章では、Python で数値計算を高速に行うためのライブラリ（注釈1）である NumPy の使い方を学びます。 本章の目標は、単回帰分析と重回帰分析の章で学んだ重回帰分析を行うアルゴリズムをNumPy を用いて実装することです。 NumPy による多次元配列（multidimensional array）の扱い方を知ることは、他の様々なライブラリを利用する際に役立ちます。 例えば、様々な機械学習手法を統一的なインターフェースで利用できる scikit-learn や、ニューラルネットワークの記述・学習を行うためのフレームワークである Chainer は、NumPy に慣れておくことでとても使いやすくなります。 それでは、まず NumPy の基礎的な使用方法を説明します。 NumPy を使う準備¶ NumPy は Google Colaboratory（以下 Colab

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「本章では、Python で数値計算を高速に行うためのライブラリである NumPy の使い方を学びます。 本章の目標は、単回帰分析と重回帰分析の章で学んだ重回帰分析を行うアルゴリズムをNumPy を用いて実装することです」