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 ダウンロード｜翔泳社の本
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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>