(numpyと必要に応じてscipy)でほぼスクラッチで実装する方法を解説した記事です。PRMLを読んで理解しているものと仮定します。この記事ではあまり数式の詳細は解説しません。その代わり、数式をコードに落とし込む部分について事細かに解説します。数式のどの変数がコード内のどの変数に対応していて、どういう形のarrayにしているか、など。python3を用います(3.5以上を仮定しています)。numpyと、必要に応じてscipyを利用します。線型代数の部分の予定です。scikit-learnはデータセットを持ってくるときに使用することもあります。さんのPRMLのアルゴリズムをPython(ほぼNumpyだけ)で実装という人気記事があります。扱うアルゴリズムに違いがあったり、アプローチも異なったりしますので、新しく書く価値はゼロじゃないかなと思います。notAINOWAI専門メディア「AINOW」(エーアイナウ)です。AI・人工知能を知り・学び・役立てることができる国内最大級のAI専門メディアです。2016年7月に創設されました。取材のご依頼もどうぞ。https://qiita.com/amber_kshz/items/e912a59ffc1365cb6adfキュレーションこの記事が気に入ったらいいねしよう!最新記事をお届けします。週1回、注目のAIニュースやイベント情報を編集部がピックアップしてお届けしています。こちらの規約にご同意のうえチェックしてください。規約に同意する同意して送信する​DjangoのModelに数値の上限、下限のバリデーションをつけるPRML第3章のベイジアン線形回帰をPythonで実装RECOMMENDこちらの記事も人気です。