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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

  • 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

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/著 尾原颯/著 吉田 拓真
    データサイエンス関連のサービスを提供する株式会社Spot代表取締役社長。Webメディア『DeepAge』編集長

    尾原 颯
    東京大学工学部機械工学科所属

  • ISBN
    978-4-7981-5591-3
  • 発売日
    2018年11月

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商品の説明

  • 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)

商品詳細情報

フォーマット 単行本
対象年齢 一般
初版の取り扱いについて 初版・重版・刷りの出荷は指定ができません。
また、初版にのみにお付けしている特典(初回特典、初回仕様特典)がある商品は、
商品ページに特典の表記が掲載されている場合でも無くなり次第、終了となりますのでご了承ください。

商品のおすすめ

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)

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