内容説明
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データ分析や機械学習の世界で使われる数式を、Python＋Jupyter Notebookで独自実装する方法を紹介する一冊。
相加平均や標準偏差などの基本的な数式の実装から、ガンマ関数やベータ関数などの曲線、マハラノビス距離やコサイン距離などの距離、ポアソン分布やカイ二乗分布などの分布、最後には最小二乗法、パーセプトロン、ロジスティクス回帰など機械学習で使われる数式の実装までを幅広く取り上げます。
独自実装した結果は、Scikit-learn、SciPy、NumPyライブラリで得られる結果と比較。
車輪の再発明を行いながら、数式の意味や、実装の差異が腑に落ちる一冊です。
