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オモンパカリスト

深層学習、計算論的神経科学に興味あります

俺的、機械学習の勉強環境ベストプラクティス

短めに言うと

pythonキラーアプリ、最高REPLのJupyter(旧名ipython notebook)を使う

実行環境

Mac OS XまたはLinux
Windowsの方は以前のエントリー等でLinux環境構築してください

書籍学習

例えば

ITエンジニアのための機械学習理論入門

ITエンジニアのための機械学習理論入門

この優れた書籍
pythonで実装しながら機械学習アルゴリズムを数的にも理解できる

mkdir ~/prototypeディレクトリ

ホームディレクトリにprototypeという作業・勉強用だと明示的なディレクトリを作るといい

mkdir ~/prototype/pythonディレクトリ

まぁPython用にもう一段層つくるといいかも

ソースコードを落としてくる

本書籍の「ITエンジニアのための機械学習入門」はソースコードがWEB上に公開されている。

# 場所は``~/prototype/python``
# curlで落としてくる
$ curl -LO https://github.com/enakai00/ml4se/raw/master/ml4se.zip
# unzipで解凍
$ unzip ml4se.zip

unzipが無い場合はyumなりなんなりでインストールしてね

jupyterブラウザ起動

jupyterはカレントディレクトリをルートに対応づけたブラウザを立ち上げるので
pythonを触る名目ならば~/prototype/pythonがベスト

$ jupyter notebook --ip=0.0.0.0

ipオプションで0.0.0.0を指定すると、外部ホストからの接続に対応できる!

ホストOSで立ち上げた場合はhttp://localhost:8888/に、 ゲストOSで立ち上げてホストOSから接続する場合はhttp://[IPアドレス]:8888/にブラウザからアクセス

f:id:i101330:20160527150715p:plainf:id:i101330:20160527150715p:plain

このようにhttps://[ipアドレス]:8888/treeが立ち上がる

ソースコードと同じ命名した.ipynbで勉強勉強

本書のソースコードscriptsディレクトリ下にある。

f:id:i101330:20160527151143p:plain

04-perceptron.pyは本書の第4章 「パーセプトロン: 分類アルゴリズムの基礎」にあたる。

それではjupyterで04-perceptron.ipynbを新しく作っていく。

f:id:i101330:20160527151414p:plain

cellのtypeをmarkdownにすることで、markdownフォーマットのメモを記すことができる。

f:id:i101330:20160527151928p:plain

書き終わったらGistに貼り付けることもできるZE!!!