.. _nbayes1-summary: 「単純ベイズ:入門編」まとめ ============================ :ref:`nbayes1` の章では,単純ベイズ法の実装を通じて以下の内容を紹介しました. * :ref:`nbayes1-ndarray` * NumPy 配列 :class:`np.ndarray` の特徴 * :func:`np.array` による NumPy 配列の生成 * :func:`np.zeros` など,その他の関数による NumPy 配列の生成 * NumPy 配列 :class:`np.ndarray` クラスの属性 * NumPy 値の型 :class:`np.dtype` * NumPy 配列の値の参照方法 * NumPy 配列と,数学のベクトルや行列との対応 * :ref:`nbayes1-nbayes` * 特徴がカテゴリ変数である場合の単純ベイズ法 * :ref:`nabyes1-spec` * 入力データの仕様例 * 機械学習アルゴリズムをクラスとして実装する利点 * scikit-learn モジュールのAPI基本仕様 * 機械学習アルゴリズムのクラスの仕様例 * :ref:`nbayes1-fit1` * NumPy 配列の基本的な参照を用いたアルゴリズムの実装 * :ref:`nbayes1-predict` * NumPy 配列のスライスを使った参照 * ユニバーサル関数によるベクトル化演算 * :obj:`for` ループを用いない実装の例 * :func:`np.sum` の紹介.特に, ``axis`` 引数について * :func:`np.argmax` , :func:`np.argmin` * :ref:`nbayes1-run` * :func:`np.genfromtxt` を用いたテキスト形式ファイルの読み込み * scikit-learn API基本仕様に基づくクラスの利用