Python基礎~NumPyでの機械学習実装を学ぶ入門用学習コンテンツの紹介

NumPyPythonの科学計算用のライブラリです。

CやFortranで書かれたこの高速なライブラリは、Pythonから簡単にC言語並の計算速度を実現できます。

この記事では、NumPy入門と題して、PythonからスタートしてNumPyによる機械学習の実装までを行うための勉強方法を紹介していきます。

NumPy習得までの大まかな学習の流れ

大まかに、

  1. Pythonの基礎を勉強する
  2. PythonでOPP(オブジェクト指向プログラミング)を習得する
  3. NumPyの勉強を行う
  4. 適宜必要な数学的な操作を理解する

の順になります。

そのまんまなのですが、Pythonがある程度わかっていないとNumPyは難しいので、焦らずにPythonの基本から押さえて行きましょう。

これらを網羅できる教材を1,2をまとめたPython編と3,4をまとめたNumPy編に分けて紹介します。

Pythonの勉強

この記事では本屋さんで購入できる入門書ではなく、Webから簡単にアクセスできる資料を使っての勉強方法を紹介します。

Python公式チュートリアル

Python チュートリアル

Pythonは素晴らしいプログラミング言語で、コミュニティが大きいので入門用資料もたくさん公開されています。

その中でもやはり、python.jpで公開されているチュートリアルがおすすめです。

公式の安心感と、過不足のない説明で非常にやりごたえがあるコンテンツです。

是非手元のPCにPythonをインストールして、手を動かしながら勉強してください。

Paiza Python3入門編

Python3入門編 (全10レッスン)

Paizaで無料公開されているPythonの動画コンテンツです。

解説動画とWebブラウザ上でプログラムを実行する環境が提供されるので、手軽にPythonの勉強が始められます。

公開されているPython3入門編は全部で9レッスン。

動画の説明はテキストを読むだけよりも格段に飲み込みやすいと思うので、まずは試してみることをお勧めします。

NumPyの勉強

100 numpy exercises

100 numpy exercisesrougier/numpy-100で公開されているNumPy演習です。

rougier/numpy-100

README.mdによると、NumPyのメーリングリストStack OverflowNumPyのドキュメントなどから演習問題を100門集めた問題集です。

問題はJupyter Notebook形式で公開されているので、ダウンロードして手元で実行しながら勉強することができます。

手元にJupyterの環境を整えるのが難しい場合は、Colaboratory(手軽に使えるJupyter環境)を使うのもお勧めです。

Colaboratory

機械学習の Python との出会い

NumPyを勉強するためのチュートリアルは多数公開されています。

その中でも特に、神嶌先生の「機械学習の Python との出会い」はオススメです。

機械学習の Python との出会い

ただし少しこの教材は要求レベルが高いかもしれません。

その場合は上で紹介した演習問題をこなしてから挑戦することをお勧めします。

このチュートリアルでは「単純ベイズモデル」「ロジスティック回帰」などの基本的な機械学習モデルの実装をNumPyで行います。

NumPyを使った実践的なプログラミングが学べる素晴らしい教材です。

ぜひ挑戦してみて下さい。

まとめ

この記事ではPython基礎からNumPyによる機械学習の実装までを勉強できる学習コンテンツを紹介しました。

Web上のコンテンツでも非常に高品質なものが多数あります。

ですがもしも最初から一貫して体系的な勉強がしたい場合などは、一冊くらい入門書を買っておくのもお勧めです。

ご自分に合った勉強方法を見つけてみて下さい。

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書いた人

フクロウ

第一言語はPythonです。
皆さんRustやりましょう。

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