機械学習の開発環境

Python プロフェッショナルプログラミング第 3 版にて環境準備云々、な節がありましたので、控えを取りつつ云々してみようと思います。

とりあえず

colaboratory にて新規プロジェクトを作成。以下を実行、なのかな

!pip install numpy scipy pandas matplotlib scikit-learn

スデに全て already satisfied とのこと。

IPython Kernel 提供な便利コマンド群とのこと。%lsmagic で利用可能なものが表示されるとのこと。このあたり、別途確認の方向なのかどうか。とりあえず例として乱数生成のコスト、というか乱数生成で繰返しとリスト内包表記とどっちがコストが安いのか、みたいな確認をしています。

これ、名前付けて保存して git リポジトリに反映、とかどうするんかな。とりあえず名前を付けて保存してみます。てかこれってどこに保存されるのかな。

Github へのコピィはリポジトリが存在しないと、らしい。Gist にも追加可能とありますね。なんとなく、Gist が良いのかどうか。いちおう secret gist になっています。

以下について動作確認してるみたいなのでおいかけてみます。

以下な tutorial やっとけ、とありますね。別途確認の方向。

データ解析支援ライブラリ、とのこと。csv で云々、がやり易いのかどうか。こちらも以下なナニを、とあります。

Jupyter Notebook 上でグラフ描画のためには以下を実行、とあります。

%matplotlib inline

対話モードでは以下、とのことです。

%matplotlib notebook

Gist は保存の度に異なるものとして保存される模様。

公式チュートリアル、についても別途確認の方向なのか。

以下です。

colaboratory だったら gist で成果の共有ができる、ということで。