.. _epilogue:

おわりに
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本チュートリアルは以上です．
Python には，機械学習の scikit-learn，統計処理の statsmodels，データ整形の pandas など多数の数値計算関連派ケージが充実しています．
NumPy / SciPy と併せてこれらのパッケージを利用して，問題解決に役立ててください．

謝辞
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この文書を作成するにあたり，下記ソフトウェアと，各所のサイトの情報を利用させていただきました．
感謝とともに，ここに記したいと思います．

* このチュートリアルは `Sphinx <http://sphinx.pocoo.org/>`_ を利用して執筆しています．

* Sphinx の関連の情報を参考にしました．

  * `Sphinx-Users.jp <http://sphinx-users.jp/>`_

* Sphinx へのソーシャルボタンの設置の参考にしました．

  * `Sphinx にソーシャルボタンを設置する @ 今日のPython <http://blog1.erp2py.com/2011/09/sphinx.html>`_

* IPython コンソールのハイライトのために， IPython のソースから ``ipython_console_highlighting.py`` を導入しています．

  * `The IPython licensing terms <https://github.com/ipython/ipython/blob/master/COPYING.txt>`_

* `UCI Machine Learning Repository <http://archive.ics.uci.edu/ml>`_ のいくつかのデータ集合をサンプルとして利用しています．

  * \A. Frank and A. Asuncion "UCI Machine Learning Repository" University of California, Irvine, School of Information and Computer Sciences (2010)

最後に，本チュートリアルのバグ等をご連絡いただきました方々に感謝します．