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
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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
（AI & technology）
翔泳社, 2018.11
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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
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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
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Prefectural University of Hiroshima Library and Academic Information Center
007.64/Y86110078305
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University of Tsukuba Library, Library on Library and Information Science
007.64-Y8610019011736
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Agriculture, Forestry and Fisheries Research Information Technology Center (AFFRIT)
007.64||Yos||028991310000624208
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Note
NumPy 1.4対応, IPython対応
Index: p512-516
Description and Table of Contents
Description
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。
Table of Contents
- 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）
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