機械学習に役立つライブラリとWebサイト

機械学習用のライブラリ一覧

Jupyter Notebook : https://jupyter.org/

Webブラウザー上で動作するPythonの対話型プログラミング環境。


NumPy （ナムパイ）：　http://www.numpy.org/

多次元配列の操作、線形代数の計算などを高速に処理する。

SciPy（サイパイ）：　https://www.scipy.org/

科学技術計算用のライブラリ。

pandas（パンダス）：　https://pandas.pydata.org/

数表、時系列データ等の解析を支援するライブラリ。

Matplotlib（マットプトットリブ）：　https://matplotlib.org/
グラフ描画ライブラリ。

scikit-learn（サイキットラーン）：http://scikit-learn.org/
機械学習アルゴリズムが実装されているライブラリ。


機械学習に役立つWebコンテンツ一覧

Deep-learning: http://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/deep-learning基礎講座演習コンテンツー公開ページ/

Numpy Tutorial: http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/

SciPy Tutorial: https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/quickstart.html

100 numpy exercise: https://github.com/rougier/numpy-100/

100 Minutes to pandas: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html#min

Matplotlib Gallery: https://matplotlib.org/gallery.html

scikit-leran Tutorials: http://scikit-learn.org/stable/tutorial/index.html

タグ：機械学習 AI

国家を分析するポイント

ある国の将来を予想するとき、以下のような視点から経済的、社会的、地理的データを
整理して分析する。

<過去の実績の分析＞
外部指標－国際収支、為替レート
内部指標－GNP、インフレ、雇用
サプライ・サイド－金利、投資、生産力
ディマンド・サイド－消費、所得配分
社会的側面－人の移動、人口増加、教育

＜国家の戦略の分析＞
目標：自治、生産力、純資産
政策：財政、金融、貿易、社会

＜国家の状況＞
国土：面積、人口、地理条件
政治：政府のタイプ、安定性、腐敗、リーダー
制度：政府機関、ビジネス、労働、宗教、農業
イデオロギー：政府の役割、家族、文化、個人主義
国債：貿易優位性、競争力

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タグ：国家分析