※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。端末により、見開き表示で、左右が逆になる場合があります。プログラミングを学ぶベストプラクティスはコードを読み、コードを書くことに尽きます。538本のサンプルコードと154本のPythonファイルを使って、Pythonの基礎をしっかり学び、その応用として機械学習プログラミングの扉を叩きましょう。本書は段階的に3つのパートに分かれています。3を実行する環境を整えます。NumPy、Matplotlib、Pandas、scikit-learnといった科学計算や機械学習に欠かせない外部ライブラリを同時にインストールすることができるAnacondaディストリビューションをインストールします。準備ができたならば、対話型インタプリタを使ってPythonを実行する方法を試し、ファイルに保存したPythonコードを実行します。基礎:基本構文を学ぶPythonプログラミングの基礎となるシンタックスを丁寧に詳細に説明します。リスト、タプル、セット、辞書、ユーザ定義関数、関数オブジェクトとクロージャ、イテレータとジェネレータ、クラス定義・・・と、後半の章では初心者には少し難しい内容まで到達します。わかりにくい概念は図解し、コードにはコメント文だけでなく下線やマーカーで細かく補足説明が書き加えてあります。随所に埋め込まれた関連ページへの参照と充実した索引もしっかりサポートします。応用:科学から機械学習までテキストファイルの読み出しと書き出し、Matplotlibを使ってのグラフ描画、NumPyの配列について詳しく解説します。これらはPythonを活用する場面で必ず求められる知識です。最終章では、集大成としていよいよ機械学習に取り組みます。機械学習プログラミングの基礎知識に続いて、代表的な3つの学習データセット(手書き数字、アヤメの計測データ、ボストン住宅価格)を使って、学習器のトレーニングや評価を行います。Pythonは1991年に誕生し、Apple、マイクロソフト、Googleといった大企業を含めた欧米の企業や研究機関でよく使われているプログラム言語です。Pythonは機械学習プログラミングに使われることが多いことから、人工知能への期待を反映するように学ぼうという人が増えています。それは遠いSFではなく、自分に起きる身近な出来事として胸騒ぎがするからでしょう。できれば、手にとって確かめたい。未来への扉をこじ開けて、未来の自分に会ってみたい。Pythonはそう思わせるプログラム言語です。第6091713号)です。CORPORATION。