セッションの説明

タイトル

Python 機械学習ことはじめ

Pythonで機械学習を行う際の、データハンドリングを中心にデモ形式で説明します。

時間的に限りがありますので、細かな説明を行うのではなく、順次実行していく状況を見て、Pythonではどのように実行しているのかを知ってもらうことを目的とします。

Webブラウザで実行できる、Jupyter Notebookを用います。実行した内容はGithubで公開しますので、詳細の動きは後から自分自身で復習できます。

説明資料は以下にあります。

詳細は、 requirements.txt を参照のこと

$ python3 -m venv env
$ source env/bin/activate
(env) $ pip install -r requirements.txt

このドキュメントを含めて、github上で公開しています。

ライセンスは、MIT Licenseです。詳細は、 LICENSE を参照のこと

使用しているデータはそれぞれの配布元のライセンスに従って下さい。

データハンドリングは、「データの前処理」ともいわれてります。この前処理は、データ分析・機械学習において重要であり、もっとも時間がかかるタスクです。このセッションでは、データハンドリングの方法を中心に見ていきます。

10分でわかるPandas (公式サイト) : http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html
科学技術計算のためのPython入門: http://amzn.to/2sldJHT (微妙なコードはあったが)
Python機械学習プログラミング http://amzn.to/2slxpLS
ゼロから作るDeep Learning: http://amzn.to/2saxvpO
PyData.Tokyo Tutorial & Hackathon #1 : https://github.com/PyDataTokyo/pydata-tokyo-tutorial-1



In [1]:

    
from IPython.display import Image



In [2]:

    
Image(url="http://www.seshop.com/static/images/product/20258/L.jpg")









    Out[2]:

必要になるライブラリのインポートを行い、インストールが完了しているか確認します。



In [3]:

    
!python -V









    



Python 3.6.1



In [4]:

    
import numpy as np  # NumPyの呼び出し



In [5]:

    
import pandas as pd  # pandasの呼び出し



In [6]:

    
import matplotlib.pyplot as plt # matplotlibの呼び出し



In [7]:

    
import sklearn  # scikit-learnの呼び出し