機械学習/Pythonでデータ分析するはじめの一歩（Mac編） のバックアップソース(No.2)

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• 機械学習/Pythonでデータ分析するはじめの一歩（Mac編） へ行く。
  • 1 (2017-06-13 (火) 07:58:34)
  • 2 (2017-06-13 (火) 09:55:15)
  • 3 (2017-06-17 (土) 12:43:33)
  • 4 (2017-06-19 (月) 10:38:05)
  • 5 (2017-06-19 (月) 14:08:42)
  • 6 (2017-06-19 (月) 14:08:42)
  • 7 (2017-06-19 (月) 14:08:42)
  • 8 (2017-08-23 (水) 16:29:25)
  • 9 (2017-08-29 (火) 11:49:51)
  • 10 (2017-09-19 (火) 19:10:55)

*はじめに [#pcdbe70c]

Pythonで定番のツールを使ってデータ・マイニングを行う環境を整えます。
-pandas
-scikit-learn
-Jupyter Notebook

pandasはデータを扱うためのライブラリーです。

scikit-learnは機械学習のライブラリーです。

Jupyter NotebookはPythonのコードや出力結果をHTML形式で出力するツールです。

この記事の内容は、以下のバージョンで確認しました。
-macOS Sierra 10.12.3
-Python 3.5.1
-pytest 3.1.2





*インストール [#q1f4517c]

**pandas [#ob2d6389]

基本的には、ここに書いてあるやり方に従って、インストールします。
-https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/install.html

まず、pip3を使って、テスト・ツールであるpytestと、pandasをインストールします。
#geshi(sh){{
$ sudo -H pip3 install pytest
$ sudo -H pip3 install pandas
}}

次に、python3を起動し、テストします。
#geshi(python){{
>>> import pandas as pd
>>> pd.test()
}}


まだ書きかけです。