Amazon.co.jp: ハイパフォーマンスPython: Micha Gorelick (著), Ian Ozsvald (著), 相川愛三 (翻訳): 本
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
機械学習のPythonとの出会い（１）：単純ベイズ基礎編
Statistics Favorites 0 Downloads 0 Comments 0 Embed Views 0 Views on SlideShare 0 Total Views 0 機械学習のPythonとの出会い（１）：単純ベイズ基礎編 — Presentation Transcript 機械学習のPythonとの出会い (1) 単純ベイズ：入門編 神嶌 敏弘 ( http://www.kamishima.net/ ) Tokyo.Scipy #4 (2012.06.18) 1 自己紹介• 専門について • 機械学習やデータマイニングが専門と名乗ってます • PRML本とか翻訳しましたが，変分ベイズとか，MCMC とか複雑 なことは全然してません • 手法を深掘りすることよりも，新しい問題設定を考えて，できるだ け簡単な方法で解くようにしたいと思ってます• NumPy / Sc
SciPy and NumPy
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NumPyPy progress report - running benchmarks
An important thing to notice is the data dependency of the inline version causes a huge slowdown for the C versions. This is not a severe disadvantage for us though -- the brain-dead Python version takes longer and PyPy is not able to take advantage of the knowledge that the data is independent. The results are in the same ballpark as the C versions -- 15% - 170% slower, but the algorithm one choo
Pythonによる数値計算 | mono's Tech Blog
Python ～入門編～の続き． 実際にPythonを使って数値計算をしてみる・ ライブラリのインストール 今回インストールするのは以下の3つ． NumPy 大規模な多次元配列や行列のサポート、これらを操作するための大規模な高水準の数学関数ライブラリを提供．MATLABと書き方が似ているため，その代替物として使われたりもする． SciPy 数学、科学、工学のための数値解析ソフトウェア． NumPy を基礎にしていて，統計、最適化、積分、線形代数、フーリエ変換、信号・イメージ処理、遺伝的アルゴリズム、ODE (常微分方程式) solver、特別な関数、その他のモジュールを提供する． Matplotlib NumPyの拡張で，グラフとプロットするためのライブラリ． NumPyとSciPyはここから，Matplotlibはここ(downloadリンクは右に地味にあって見にくい)からダウンロードで
Plotting using matplotlib from PyPy
Big fat warning This is just a proof of concept. It barely works. There are missing pieces left and right, which were replaced with hacks so I can get this to run and prove it's possible. Don't try this at home, especially your home. You have been warned. There has been a lot of talking about PyPy not integrating well with the current scientific Python ecosystem, and numpypy (a NumPy reimplementat
Thoughts on porting NumPy to PyPy
Last weekend, I attended GitHub's PyCodeConf in Miami Florida and had the opportunity to give a talk on array-oriented computing and Python. I would like to thank Tom and Chris (GitHub founders) for allowing me to come speak. I enjoyed my time there, but I have to admit I felt old and a bit out of place. There were a lot of young people there who understood a lot more about making web-pages an
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