Pythonで動かして学ぶ！あたらしい数学の教科書第2版機械学習・深層学習に必要な基礎知識

付属データ［1.67 MB］

●付属データについて
付属データには『Pythonで動かして学ぶ！あたらしい数学の教科書第2版機械学習・深層学習に必要な基礎知識』（ISBN978-4-7981-8566-8）の本文で解説したコードと演習問題および解答例のサンプルファイル（第2章から第7章）を用意しています。

□サンプルファイルの形式
サンプルファイルはJupyter Notebook形式です。
AnacondaのインストールやJupyter Notebookの起動方法などは本書の第1章をご覧ください。

□Jupyter Notebookへのサンプルファイルの追加方法
Jupyter Notebookを起動するとダッシュボードが開きます。起動時は［Files］タブが選択されています。
右端にある「Upload」ボタンをクリックするとファイル選択のダイアログが開きますので、ダウンロードして解凍した「python_atarasi_sugaku_dai2han_sample」フォルダ内の各章のフォルダにあるサンプルファイルを選択して「開く」をクリックするとアップロードされ、追加できます。

●本書のサンプルの動作環境
本書のサンプルは以下の環境で、問題なく動作することを確認しています。

・OS
macOS Sequoia 15.1/Windows 11

・Anaconda
Anaconda-2024.10-1

・Python
Python 3.12.7

・ライブラリとバージョン
NumPy 1.26.4
matplotlib 3.9.2

□Anacondaのダウンロードサイト
本書執筆時点で利用したAnaconda（Anaconda-2024.10-1）は、AnacondaのWebサイトからダウンロードできます。

・Anacondaのダウンロードサイト（Free Download)
https://www.anaconda.com/download

なお、本書刊行後にAnacondaがバージョンアップした場合は、以下の「その他のAnacondaのダウンロードサイト」に記載のサイト（Anaconda installer archive）から「Anaconda-2024.10-1」のバージョンをダウンロードしてください。

□その他のAnacondaのダウンロードサイト
本書執筆時点で利用した「Anaconda-2024.10-1」のバージョンは、Anaconda installer archiveからもダウンロードできます。

・Anaconda installer archive
https://repo.anaconda.com/archive/

ご利用のOS環境に合わせてダウンロードしてください。

・Windows
Anaconda3-2024.10-1-Windows-x86_64.exe

・macOS
Anaconda3-2024.10-1-MacOSX-x86_64.pkg
Anaconda3-2024.10-1-MacOSX-x86_64.sh
Anaconda3-2024.10-1-MacOSX-arm64.pkg
Anaconda3-2024.10-1-MacOSX-arm64.sh

・Linux
Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh
Anaconda3-2024.10-1-Linux-s390x.sh
Anaconda3-2024.10-1-Linux-aarch64.sh

□ライブラリのインストールについて
　本書で利用するAnaconda 2024.10-1の「Environments」に用意されている「base（root)」では、すでにNumPy（バージョン1.26.4）やmatplotlib（バージョン3.9.2）のライブラリがインストールされています。なおインストールされていない場合に備えて、Anaconda Navigator上からNumPyやmatplotlibのライブラリをインストール方法を第1章で紹介しています。参照してください。

□コマンドプロンプト（macOSではターミナル、Linuxでは端末）からライブラリのバージョンを指定してインストールする場合
　コマンドプロンプト（macOSではターミナル、Linuxでは端末）からライブラリのバージョンを指定してインストールする際は、Anaconda Navigatorの左カラムから「Environments」を選択します。次に右のカラムで「base（root)」の右向き三角形をクリックして、「Open Terminal」を選択します。コマンドプロンプト（macOSではターミナル、Linuxでは端末）が起動しますので、以下のようにpipコマンドで、バージョンを指定し、インストールしてください。

------------------------
pip install numpy==1.26.4
pip install matplotlib==3.9.2
------------------------

●付属データの一覧
　付属データのフォルダとファイル構成は次の通りです。zipファイルを解凍して利用してください。なおサンプルコードがない節は、収録していません。

python_atarasi_sugaku_dai2han_sample.zip

+-- Chapter2_sample【第2章のサンプルフォルダ】
+-- 2_01_python_basic-sample.ipynb
+-- 2_02_numpy_basic-sample.ipynb
+-- 2_03_matplotlib_basic-sanple.ipynb

+-- Chapter3_sample【第3章のサンプルフォルダ】
+-- 3_01_variable_constant-sample.ipynb
+-- 3_02_function-sample.ipynb
+-- 3_03_power-sample.ipynb
+-- 3_04_poly-nomial-sample.ipynb
+-- 3_05_trigonometric-sample.ipynb
+-- 3_06_sum-sample.ipynb
+-- 3_07_random-sample.ipynb
+-- 3_08_absolute_value-sample.ipynb

+-- Chapter4_sample【第4章のサンプルフォルダ】
+-- 4_01_tensor-sample.ipynb
+-- 4_02_inner_product_sample.ipynb
+-- 4_03_matrix_product-sample.ipynb
+-- 4_04_transpose-sample.ipynb
+-- 4_05_determinant-sample.ipynb
+-- 4_06_linear_transformation.ipynb
+-- 4_07_eigenvalue-sample.ipynb
+-- 4_08_cos_similarity-sample.ipynb

+-- Chapter5_sample【第5章のサンプルフォルダ】
+-- 5_01_limit-sample.ipynb
+-- 5_06_napier-sample.ipynb
+-- 5_07_gradient_decent-sample.ipynb

+-- Chapter6_sample【第6章のサンプルフォルダ】
+-- 6_01_probability-sample.ipynb
+-- 6_02_average-sample.ipynb
+-- 6_03_variance-sample.ipynb
+-- 6_04_normal-sample.ipynb
+-- 6_05_covariance-sample.ipynb
+-- 6_06_correlation-sample.ipynb
+-- 6_08_likelihood-sample.ipynb
+-- 6_09_entropy-sample.ipynb

+-- Chapter7_sample【第7章のサンプルフォルダ】
+-- 7_01_regression-sample.ipynb
+-- 7_02_classification-sample.ipynb
+-- 7_04_learn_mechanism-sample.ipynb
+-- 7_05_learn-sample.ipynb

+-- README.txt【READMEファイル】

Pythonで動かして学ぶ！あたらしい数学の教科書 第2版 機械学習・深層学習に必要な基礎知識

Pythonで動かして学ぶ！あたらしい数学の教科書第2版機械学習・深層学習に必要な基礎知識