少し間が空いてしまいましたが、 今回は実践編。第15回で紹介したパーセプトロンを実装してみましょう。 環境はこれまでと同じくPython/ numpy/ matplotlibを用います。インストールなどの準備は第6回を参照してください。 パーセプトロンの復習 第15回で紹介し ...

今回は実践編、前回導出した確率的勾配降下法でのロジスティック回帰の学習を実装してみましょう。 環境はこれまでと同じくPython/ numpy/ matplotlibを用います。インストールなどの準備は第6回を参照してください。 パーセプトロンの実装の復習 今回の ...

Learn how to create contour plots in Python using NumPy’s meshgrid and Matplotlib. This step-by-step tutorial shows you how to generate grids, compute functions over them, and visualize data ...

This online data science specialization is designed for learners with little to no programming experience who want to use Python as a tool to play with data. You will learn basic input and output ...

Python is convenient and flexible, yet notably slower than other languages for raw computational speed. The Python ecosystem has compensated with tools that make crunching numbers at scale in Python ...

Python has a wealth of scientific computing tools, so how do you decide which ones are right for you? This book cuts through the noise to help you deliver results. Python has earned a name as a go-to ...