「単純ベイズ：入門編」まとめ

単純ベイズ：入門編 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．

• NumPy 配列の基礎

  • NumPy 配列 np.ndarray の特徴

  • np.array() による NumPy 配列の生成

  • np.zeros() など，その他の関数による NumPy 配列の生成

  • NumPy 配列 np.ndarray クラスの属性

  • NumPy 値の型 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

• 単純ベイズ：カテゴリ特徴の場合

  • 特徴がカテゴリ変数である場合の単純ベイズ法

• 入力データとクラスの仕様

  • 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

• 学習メソッドの実装（１）

  • NumPy 配列の基本的な参照を用いたアルゴリズムの実装

• 予測メソッドの実装

  • 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

  • for ループを用いない実装の例

  • np.sum() の紹介．特に， axis 引数について

  • np.argmax() ， np.argmin()

• 実行

  • 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