機械学習の Python との出会い

Machine Learning Meets Python

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著者

神嶌 敏弘 (Toshihiro Kamishima)

リリース

2020-02-17 08:56:35 +0900

• ダウンロード用 [ PDF版 ] [ ePub版 ]

• ソースレポジトリ [ https://github.com/tkamishima/mlmpy ]

目次

• はじめに
  • 本チュートリアルの方針
  • ソースコード
  • バグリポート
• 単純ベイズ：入門編
  • NumPy 配列の基礎
  • 単純ベイズ：カテゴリ特徴の場合
  • 入力データとクラスの仕様
  • 学習メソッドの実装（１）
  • 予測メソッドの実装
  • 実行
  • 「単純ベイズ：入門編」まとめ
• 単純ベイズ：上級編
  • クラスの再編成
  • 単純ベイズの実装 （２）
  • 配列の次元数や大きさの操作
  • ブロードキャスト
  • クラスの分布の学習
  • 特徴の分布の学習
  • 実行速度の比較
  • 「単純ベイズ：上級編」まとめ
• ロジスティック回帰
  • ロジスティック回帰の形式的定義
  • シグモイド関数
  • 非線形最適化関数
  • 学習メソッドの実装
  • 損失関数とその勾配
  • 実行と予測
  • 「ロジスティック回帰」まとめ
• おわりに
  • 謝辞

索引

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