裏口(Staff Only)
作業用の領域、内容は未整理かつ不完全である。リンク先のコンテンツには未完成のものが含まれることに注意。
第１回：導入・制御構造・関数
第２回：モジュール
第３回：オブジェクト設計
スリム化のため除外：第３回：オブジェクト設計（発展）、未完成
第４回：ニューラルネット
スリム化のため除外：４．５　自動微分（こちらは除外）、４．５　最適化関数、４．６　最適化問題
テンソルからの値の取り出し
第５回：小テスト、総括
追加予定キーワード
WindowsへのLinux環境の導入
よくつかうコマンド
2023年度note:
演習室のUbuntu環境においては、機械学習用のライブラリを有効化するために次のコマンドをbashで実行すること。
$ source /usr/local/python/bin/activate
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似た機能を持つ関数とメソッド
ビューとコピー
キーワード
一般
スコープ
オブジェクト、クラス、インスタンス
関数、クラス、メソッド、クラスメソッド、スタティックメソッド
ライフタイム
アンパック代入
イテラブル、ジェネレータ
Untitled
引数、名前付き引数、デフォルト引数
ビルトインオブジェクト
タプル型、リスト型、辞書型、配列
print関数【builtin】、type関数【builtin】、id関数【builtin】、len関数【builtin】、range関数【builtin】、enumerate関数【builtin】
int関数【builtin】、float関数【builtin】、str関数【builtin】、bool関数【builtin】
sum関数【builtin】
zip関数【builtin】
Mathライブラリ
sin関数【Math】
NumPyライブラリ
linspace関数【numpy】、arange関数【numpy】
array関数【numpy】、Untitled、max関数【NumPy】
zeros関数【numpy】、ones関数【numpy】、identity関数【numpy】、randn関数【numpy】、rand関数【numpy】、randint関数【numpy】、zeros_like関数【numpy】
inv関数【numpy】、eig関数【numpy】、sin関数【numpy】、tolist関数【numpy】
shape属性【numpy】
時系列データの時刻を生成【numpy】
PyTorchライブラリ
tenosr関数【torch】、max関数(torch)、rand関数(torch)、randint関数(torch)、ones関数(torch)
zeros関数【torch】、zeros_like関数【torch】、tolist関数(torch)、numpy関数(torch)
Untitled、grad変数(torch)
sin関数(numpy)、cos関数(numpy)
Linear関数【torch】
MSELoss関数【torch】、mse_loss関数【torch】
ReLU関数【torch】
backwardメソッド【torch】
itemメソッド【torch】
load_iris関数【sklearn】
train_test_split関数【sklearn】
__call__メソッド
optim, Module
この授業で学ぶこと