科学技術計算や機械学習、大規模なデータ分析を行う際、膨大な数値データを高速に処理することは不可欠です。Python標準のリスト型は柔軟性が高い一方で、大量のデータを扱う際の処理速度やメモリ効率には限界があります。そこで、データサイエンスの ...
前回の記事では、Pythonが機械学習の学習に適している理由と、学習環境の準備について解説しました。今回は、機械学習の基礎となるデータを扱うための強力なツール、NumPy(ナンパイ)とPandas(パンダス)の基本的な使い方を学びましょう。 機械学習は ...
会員(無料)になると、いいね!でマイページに保存できます。 上記以外に、機械学習を実装するときに使うPythonのオープンソースのライブラリもあります。代表的なものがscikit-learnです。 scikit-learnは開発が活発に行われているため、改善が高速に進み ...
「NumPy」は、高度な数値計算を効率よく行うためのライブラリです。機械学習やAIのプログラムでは通常、ベクトルや行列などの演算にNumPyが使われます。数学的には、線形代数の領域の演算に該当します。
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