現場で使える!NumPyデータ処理入門 : 機械学習・データサイエンスで役立つ高速処理手法

書誌事項

現場で使える!NumPyデータ処理入門 : 機械学習・データサイエンスで役立つ高速処理手法

吉田拓真, 尾原颯著

(AI & technology)

翔泳社, 2018.11

タイトル別名

現場で使える!NumPyデータ処理入門

NumPyデータ処理入門 : 現場で使える!

現場で使えるNumPyデータ処理入門 : 機械学習データサイエンスで役立つ高速処理手法

タイトル読み

ゲンバ デ ツカエル! NumPy データ ショリ ニュウモン : キカイ ガクシュウ・データ サイエンス デ ヤクダツ コウソク ショリ シュホウ

注記

NumPy 1.4対応, IPython対応

Index: p512-516

内容説明・目次

内容説明

ビッグデータを扱う機械学習・データサイエンスの現場では、Pythonで利用できる高機能で使いやすい数学・科学系ライブラリが急速に広まってきています。本書は、機械学習・データサイエンスの現場でよく利用されているNumPyの基本から始まり、現場で使える実践的な高速データ処理手法について解説します。特に、現場でよく扱う配列の処理に力点を置いています。最終章では機械学習における実践的なデータ処理手法について解説します。

目次

  • 1 NumPyの基本(NumPyの基本とインストール方法;多次元データ構造ndarrayの基礎 ほか)
  • 2 NumPy配列を操作する関数を知る(配列を形状変換するreshape;配列末尾へ要素を追加するappend ほか)
  • 3 NumPyの数学関数を使う(NumPyの数学関数・定数のまとめ;要素の平均を求めるaverageとmean ほか)
  • 4 NumPyで機械学習を実装する(配列の正規化(normalize)、標準化をする方法;線形回帰をNumPyで実装する ほか)

「BOOKデータベース」 より

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