#python
scikit-learnとyellowbrickを用いた機械学習入門 （授業）Part 2 多クラス分類
scikit-learnとyellowbrickを用いた機械学習について講義で話しました．今回はPart 2の多クラス分類です． #scikit -learn #yellowbrick #Python #プログラミング言語 #多クラス分類
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scikit-learnとyellowbrickを用いた機械学習入門 （授業）
scikit-learnとyellowbrickを用いた機械学習について講義で話しました． #plotlyvisualization #Python #プログラミング言語
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可視化のためのパッケージ matplotlib, seaborn, plotly （授業）
可視化のためのパッケージ matplotlib, seaborn, plotly ついて講義で話しました． #matplotlib #seaborn #plotly #Python #プログラミング言語
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データ解析のパッケージ Pandas をもっと簡単にするためのツールたち（授業）
データ解析パッケージ Pandas をもっと簡単にするためのツール pandasGUIとpandas-profiling について講義で話しました． #pandasGUI #Pandas #pandas -profiling #Python #プログラミング言語
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解釈可能なAIのための混合整数最適化を用いた最適分類木の理論と応用
混合整数最適化を用いた最適分類木の理論と応用ついて解説してみました．これを使うと解釈可能なAIがGurobiなどを使って作れます． #最適分類木 #Python #AI #数理最適化ソルバー
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データデータ解析の定番パッケージ Pandas とビッグデータ用の Vaex についての解説（授業）
データ解析パッケージの定番 Pandas とビッグデータ用の高速化版 Vaex について講義で話しました． #Vaex #Pandas #Python #AI #プログラミング言語
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Pythonの35000倍速い(!?)AI開発用の新プログラミング言語 Mojoの解説（Pythonとの違いを中心に）
最近話題のMojoというプログラミング言語について解説してみました．
宣伝ではPythonの35000倍速いとありますが，NumPyと比較した実験もしてみました． #Mojo #Python #AI #プログラミング言語
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授業でNumPyを最初に勉強する理由について解説
授業でNumPyを最初に勉強する理由について解説しました． #Python #NumPy
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監訳者によるMIT教科書 Python言語によるプログラミングイントロダクションの解説（第7章 テストとデバッグ）
MIT教科書 Python言語によるプログラミングイントロダクション第3版を監訳者がMITのスライドを使って説明しています．今回は，第7章のテストとデバッグです．
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監訳者によるMIT教科書 Python言語によるプログラミングイントロダクションの解説（第6章 後半: 辞書）
MIT教科書 Python言語によるプログラミングイントロダクション第3版を監訳者がMITのスライドを使って説明しています．今回は，第6章の再帰と辞書の後半（辞書）です．
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監訳者によるMIT教科書 Python言語によるプログラミングイントロダクションの解説（第6章 再帰と辞書：前半）
MIT教科書 Python言語によるプログラミングイントロダクション第3版を監訳者がMITのスライドを使って説明しています．今回は，第6章の再帰と辞書の前半（再帰）です．
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順序依存の段取り時間・費用をもつスケジューリング問題をOptSeqで解く！
順序依存の段取り時間・費用をもつスケジューリング問題をOptSeqで解くための方法について詳述しています． #スケジューリング #実際問題 #順序依存の段取り時間 #Python #OptSeq
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監訳者によるMIT教科書 Python言語によるプログラミングイントロダクションの解説（第5章 構造型と可変性）
MIT教科書 Python言語によるプログラミングイントロダクション第3版を監訳者がMITのスライドを使って説明しています．今回は，第5章の構造型と可変性ということで，タプルとリストについて詳しく述べています．
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