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[Y.Yamamoto]

概要

備考

インストールする可能性のあるパッケージ

http://blog.pepese.com/entry/2016/07/26/154348

データ分析系ライブラリ・ツール

Pythonで機械学習・深層学習などのデータ分析を行う場合は、以下ようなのライブラリ・パッケージ・ツールを組み合わせて行う。

インタラクティブシェル／統合分析環境
IPython、Jupyter Notebook（旧IPython Notebook）、Rodeo
数値計算を効果的に
NumPy
データ操作
Pandas
統計・最適化・積分・線形代数など科学技術計算
Scipy
解析的な計算
Theano
機械学習
scikit-learn、PyML
scikit-learn algorithm cheat-sheet
強化学習
PyBrain
自然言語処理
NLTK（Natural Language Toolkit）
画像処理
Pillow、scikit-image、OpenCV
深層学習：
Pylearn2(Theano依存)、Caffe、TensorFlow、Chainer
TensorFlowかChainerがオススメ
（他は開発が止まり気味だったり、Python3未対応だったり）
分散処理
PySpark
レコメンド
consensus
データ可視化・グラフ描画
Matplotlib、seaborn
シミュレーション
SimPy
分析にscikit-learn、分析結果の可視化にMatplotlib、のように組み合わせて使うとよい。