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3. パッケージとその応用
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この部では広範囲な要望に便利な様々な科学技術パッケージについての
scipy lecture notes
です。
3.1. Python での統計
3.1.1. データの表示と対話操作
3.1.1.1. 表データ
3.1.1.2. panda データフレーム
3.1.2. 仮説検定: 2つのグループの比較
3.1.2.1. Student の t 検定: 最も単純な統計検定
3.1.2.2. 対応のある検定: 同じ個体に繰り返し測定
3.1.3. 線形モデル、多変数、そして分散分析
3.1.3.1. Python で “formulas” を利用して統計モデルを指定する
3.1.3.2. 多変数回帰: 複数の要因を含む場合
3.1.3.3. 事後仮説検定: analysis of variance (ANOVA)
3.1.4. より多くの可視化: 統計調査のための seaborn
3.1.4.1. Pairplot: 散布図行列
3.1.4.2. lmplot: 単変量回帰をプロット
3.1.5. 相互関連の検定
3.1.6. Full examples
3.1.6.1. 例
3.2. Sympy : Python での代数計算
3.2.1. SymPy での第一歩
3.2.1.1. Sympy を計算機として使う
3.2.1.2. 練習問題
3.2.1.3. Symbols
3.2.2. 代数的操作
3.2.2.1. 展開
3.2.2.2. 簡単化
3.2.3. 微積分
3.2.3.1. 極限
3.2.3.2. 微分
3.2.3.3. 級数展開
3.2.3.4. 積分
3.2.3.5. 練習問題
3.2.4. 方程式の求解
3.2.4.1. 練習問題
3.2.5. 線形代数
3.2.5.1. 行列
3.2.5.2. 微分方程式
3.3. Scikit-image: 画像処理
3.3.1. 導入とコンセプト
3.3.1.1.
scikit-image
と
SciPy
エコシステム
3.3.1.2. scikit-image でできること
3.3.2. 入出力、データ型や色空間
3.3.2.1. データ型
3.3.2.2. 色空間
3.3.3. 画像の前処理 / 補正
3.3.3.1. 局所フィルタ
3.3.3.2. 非局所フィルタ
3.3.3.3. 数理形態学
3.3.4. 画像の分割
3.3.4.1. 2値分割: 前面 + 背面
3.3.4.2. マーカーに基づく方法
3.3.5. 領域の特性を測定する
3.3.6. データの可視化と対話操作
3.3.7. コンピュータビジョンのための特徴抽出
3.4. Traits: 対話ダイアログを作る
3.4.1. 導入
3.4.2. 例
3.4.3. Traits とは
3.4.3.1. 初期化
3.4.3.2. 検証
3.4.3.3. ドキュメント
3.4.3.4. 可視化: ダイアログを開く
3.4.3.5. 遅延
3.4.3.6. 通知
3.4.3.7. いくつかのより進んだ traits
3.5. Mayavi による 3D プロット
3.5.1. Mlab: スクリプトインターフェース
3.5.1.1. 3D プロット関数
3.5.1.2. 図と装飾
3.5.2. 対話的な操作
3.5.2.1. “pipeline dialog”
3.5.2.2. スクリプト記録ボタン
3.5.3. データの切り出し: ソース、モジュール、フィルター
3.5.3.1. 例: 磁場を調べる
3.5.3.2. データを異なる視点で: ソースとモジュール
3.5.4. データのアニメーション化
3.5.5. 対話的なダイアログの作成
3.5.5.1. 単純なダイアログ
3.5.5.2. 対話的にする
3.5.6. まとめて一緒に
3.6. scikit-learn: Python での機械学習
3.6.1. データセット例の読み込み
3.6.1.1. 学習と予測
3.6.2. 分類
3.6.2.1. k-近傍法による分類
3.6.2.2. サポートベクターマシン (SVMs) での分類
3.6.3. クラスタリング: 観測値をグループ分けする
3.6.3.1. K平均クラスタリング
3.6.4. 主成分分析による次元削減
3.6.5. まとめて: 顔認識
3.6.6. Linear model: from regression to sparsity
3.6.6.1. スパースモデル
3.6.7. モデル選択: estimator とパラメータの選択
3.6.7.1. グリッドサーチと交差検証 estimator
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