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

サンプルファイル［929 KB］
●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』（ISBN978-4-7981-6117-4）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、［Files］タブの画面（Windows のエクスプローラーが起動）が開きます。
［Files］タブの画面にサンプルファイルをドラッグ＆ドロップして追加できます。
追加したら［Upload］ボタンをクリックします。
アップロードしたファイルをクリックすると編集画面が開きます。
［In］のボックスからコードをコピーできます。またファイル上で、実行結果も確認できます。

●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
Windows 10/macOS Mojave 10.14.5

・Anaconda3
Anaconda3-2019.03

・Python
Python 3.7

・ライブラリとバージョン
NumPy 1.15.4
matplotlib 3.0.2

□Anacondaの最新版
Anacondaの最新版は、AnacondaのWebサイトからダウンロードできます。

・AnacondaのWebサイト
https://www.anaconda.com/

□Anaconda3-2019.03
本書執筆時点で利用した「Anaconda3-2019.03」は、Anaconda installer archiveより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
Anaconda3-2019.03-Windows-x86.exe
Anaconda3-2019.03-Windows-x86_64.exe

・macOS
Anaconda3-2019.03-MacOSX-x86_64.pkg
Anaconda3-2019.03-MacOSX-x86_64.sh

・Linux
Anaconda3-2019.03-Linux-ppc64le.sh
Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh

□ライブラリのインストール方法
　本書では、Anaconda Navigator上からNumPyやmatplotlibのライブラリをインストールしています（第1章を参照）。

□ライブラリのバージョンを指定したインストール方法
　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==1.15.4
pip install matplotlib==3.0.2
------------------------

●サンプルデータの一覧
　サンプル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。サンプルコードがない節は、収録していません。

python_atarasi_sugaku_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

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

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