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現場で使える!Python機械学習入門 機械学習アルゴリズムの理論と実践 >
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現場で使える!Python機械学習入門 機械学習アルゴリズムの理論と実践
付属データ[449 KB]
□付属データ(genba_kikaigakushu_sample.zip)の内容
付属データには以下の内容が含まれています。
CHAPTER 1:Jupyter Notebook形式のサンプル、ターミナル上で実行するコマンド、実行用のPythonファイル
CHAPTER 2:Jupyter Notebook形式のサンプル、ターミナル上で実行するコマンド
CHAPTER 3:Jupyter Notebook形式のサンプル、ターミナル上で実行するコマンド
CHAPTER 4:Jupyter Notebook形式のサンプル、ターミナル上で実行するコマンド、実行用のCSVデータ
□付属データの開発環境
付属データの開発環境は以下のとおりです。
・OS
mac OS Sierra/Mojave
・Python
3.6.1/3.6.2/3.7.0
・開発環境
Homebrew(バージョン2.1.1)
IPython(バージョン6.2.1~7.4.0)
jupyter(バージョン1.0.0)
・ライブラリ(pipコマンド)
NumPy 1.16.2
matplotlib 3.0.3
mecab-python3 0.996.1
Pandas 0.24.2
Pillow 6.0.0
scikit-learn 0.20.3
SciPy 1.2.1
seaborn 0.9.0
・ライブラリ(brewコマンド)
graphviz 2.40.1
mecab 0.996
mecab-ipadic 2.7.0
swig 3.0.12
□ライブラリのインストール方法
pipコマンドによるライブラリのバージョンを指定したインストール方法は以下のとおりです。
$ pip install <ライブラリ名>==<バージョン名>
brewコマンドによるライブラリのインストール方法は以下のとおりです。
$ brew install <ライブラリ名>
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