参考文献とか
- https://recsyslab.github.io/recsys-python/
- https://techbookfest.org/product/5547509835366400?productVariantID=5739222210183168
- https://note.nkmk.me
前回の記事
やったこと
- google colabで参考文献1.の第2章を解いた。
- 以下の場所に.ipynbファイルを置いておいた。暇だったら見ていってほしい。
感想
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ndarray
の形を扱う部分やブロードキャスト周りの理解が浅いことに気づいてしまった。- 多分参考文献2.あたりをすらすらとこなせるようになるといいんじゃないのかなという思い。
- Amazonでも売ってたけど確かこっちの方が安い。なんでだろう。
- そこまでガチガチに
NumPy
をいじらない人は無料かつ完成度の高い参考文献3.がとてもお勧めな気がしている。
- 多分参考文献2.あたりをすらすらとこなせるようになるといいんじゃないのかなという思い。
- 2章の21問分も慣れてないのでそれなりにきつかった。所要時間は3h程度。
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NumPy
による計算をjax
やJulia
の計算に書き直すやつを作りたい定期。-
NumPy
でxxx作ってみる系の資料をまとめて、ノック作ってみたさある。
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- colabからgistに保存するというやつをやってみたがgist何もわからんので知りたいなーという気持ち。
次にやること
- 参考文献1.の第3章
多分3、4章は機械学習アルゴリズムの話だからなんとかなる