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歩いたら休め

If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.

【Python】numpyで機械学習を勉強しよう(としています)

機械学習 Python numpy

機械学習について勉強したいので『イラストで学ぶ機械学習』を読んでます。

イラストで学ぶ 機械学習 最小二乗法による識別モデル学習を中心に (KS情報科学専門書)

イラストで学ぶ 機械学習 最小二乗法による識別モデル学習を中心に (KS情報科学専門書)

 

 例の黄色い本があまりにもとっつきにくく、最初に読む本としては不適格だったのですが、この本はがんばればわかりそうです。あまり数式を使わずに説明しているので比較的理解しやすそう。

 

 ちなみに黄色い本は有志による解説本(同人誌)もあります(就活中にデータサイエンティスト目指してる人つかまえて教えてもらいました)。黄色い本の中でけっこう数式をすっとばしてるそうなのですが、その一部を補完する内容だそうです。私はまだちゃんと読めてませんが。

パターン認識と機械学習の学習―ベイズ理論に挫折しないための数学

パターン認識と機械学習の学習―ベイズ理論に挫折しないための数学

 

 

ただし、『イラストで学ぶ機械学習』はサンプルコードがMATLABで書かれているのはいただけないと思いました。できればPythonやRで手を動かしながら勉強したかったので。

 

そこでPythonのnumpyを使って勉強するサイトが無いかと探したところ、こんなのありました。

>>機械学習 はじめよう:連載|gihyo.jp … 技術評論社

機械学習は,様々な分野で使われています。本連載では,「理論編」と「実践編」に分けて,機械学習の技術概念やコードの実装方法を紹介していきます。

というわけでココも参考にしつつ勉強したいと思います。

 

そもそもnumpyの使い方がよく分かってないので、 第6回 Numpyの導入 自体もけっこう勉強になりました。

a = np.array([1,2,3,4,5],dtype=float)

として明示的に型を宣言できるって知りませんでした。ちゃんと宣言すると計算が早くなるんでしょうか?