機械学習の Python との出会い
来源:互联网 发布:linux stat系统调用 编辑:程序博客网 时间:2024/05/21 10:32
http://www.kamishima.net/mlmpyja/
http://www.kamishima.net/archive/mlmpyja.pdf
機械学習の基本的な手法の実装を通じて,Python による科学技術計算プログラミングに
ついて知ることができるように,このチュートリアルを執筆しました.
このチュートリアルでは,いろいろな機械学習の手法を Python で実装する過程をつうじ
て,NumPy や SciPy など科学技術計算に関連したモジュールの具体的な使い方を説明し
ます.機械学習の手法についてはごく簡単な説明に留めますので,詳細は他の本を参考
にして下さい.また,クラスなどのプログラミングに関する基礎知識や,Python の基本
的な文法については知っているものとして説明します.
プログラム言語やライブラリの解説の多くは,背景にある概念の説明,ソフトウェアの
コア部分の仕様,そして,拡張部分の仕様といった順に,その機能の説明が中心となっ
ています.ここでは,これらとは違うアプローチで Python を用いた数値計算プログラミ
ングを説明します.まず,数値計算プログラミングの中でも,機械学習のアルゴリズム 1
の実装について述べます.そして,これらのアルゴリズムを実装する過程で用いた関数
やクラスの機能について順次説明します.
今までのように,概念や機能を中心とした説明は,ソフトウェアの機能を体系的に知る
には良い方法です.しかし,どう使うのかが分からないまま,多くの機能についての説
明を読み続けるのは,やや忍耐を要します.さらに,さまざまな機能を,どういう場面
でどのように使うのかを具体的に知ることはあまりできません.そこで,具体的にアル
ゴリズムの実装し,ソフトウェアを完成させてゆくことで,興味深く Python を使った科
学技術計算プログラミングについて,具体的に知ることができるように工夫しました.
ただ一方で,このような方針では,網羅的にパッケージやソフトウェアの機能を説明するこ
とは難しくなります.NumPy や SciPy には,体系的なリファレンスマニュアルやサンプル
も整備されています.また SciPy や EuroSciPy などの国際会議 (http://conference.scipy.org/)
でも各種の優れたチュートリアルが公開されています.これらの体系的な情報に,この
チュートリアルの具体的な実装例を補うことで,Python を用いた数値計算プログラミン
グについてより深く知ることができるようになればと思います.
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