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

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。

ビッグデータを扱う機械学習の現場では、Ｐｙｔｈｏｎの高機能で利用しやすい数学・科学系ライブラリが急速に広まってきています。
そのなかでもＮｕｍＰｙ（ナンパイ）は、機械学習で扱うケースの多い多次元配列（行列やベクトル）を処理する高水準の数学関数が充実しています。
また、Ｐｙｔｈｏｎ単体では遅い処理をＣ言語なみに高速化できることもあり、機械学習の分野におけるデータ処理に欠かせないライブラリとなっています。
本書では機械学習におけるデータ処理に役立つＮｕｍＰｙの基本関数の説明から始まり、現場で利用することの多い実践的なデータ処理手法について解説します。
特に、機械学習におけるデータ処理でよく扱う配列の処理に力点を置いて解説します。
構成は、ＮｕｍＰｙの特徴の紹介から始まり、主だった関数の紹介、そしてＮｕｍＰｙによるさまざまなデータ読み取り手法を解説します。
さらに機械学習における実践的な導入方法も紹介します。(「近刊情報」より)

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）

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