Python 【NumPy入門】配列の四則演算と数学関数！要素をまとめて計算する方法
NumPyの配列を使った四則演算や、sqrt・abs・exp・logなどの数学関数をコードと図解で解説。配列同士の要素ごとの計算、Pythonのリストとの違い、元の配列の更新やゼロ除算の注意点も紹介します。
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Python 【NumPy入門】コピーとビューの違い！元の配列を変更しない方法を解説
NumPyのコピーとビューの違いをコードと図解で解説。代入やスライスで元の配列が変わる理由、copy()で独立した配列を作る方法、2次元配列の注意点、shares_memory()による確認方法を紹介します。
Python 【NumPy入門】インデックスとスライスを解説！配列から値を取り出す方法
NumPyの配列からデータを取り出す方法を、コードと図解で解説。インデックス、負のインデックス、スライス、間隔・逆順の指定から、2次元配列の行・列の取り出しまで学べます。終了位置を含まないルールや、取り出した配列の形状、よくあるエラーも確認します。
Python 【NumPy入門】配列を作成する方法！array・arange・linspaceなどを解説
NumPyで配列を作成する方法を初心者向けに解説。np.array、np.arange、np.linspace、np.zeros、np.ones、np.fullの使い方や違いをPythonコードと実行結果で紹介します。
Python 【書籍出版】『Python 文法演習100問』を出版しました！
Pythonの基本文法を100問の演習で身につけるKindle書籍『Python 文法演習100問』を紹介。変数、文字列、リスト、辞書、条件分岐、繰り返し処理、関数、クラスまで、実際にコードを書きながら学べます。価格は980円、Kindle Unlimited対象です。
機械学習 【書籍出版】『ゼロから理解する機械学習アルゴリズム』を出版しました！
Kindle電子書籍『ゼロから理解する機械学習アルゴリズム』を出版しました。数式・図解・Python実装を通して、機械学習の基礎から代表的なアルゴリズム、モデル評価まで初心者向けにわかりやすく解説しています。Kindle Unlimited対象です。
機械学習 Elastic Net回帰とは？Lasso・Ridgeとの違いまでわかりやすく解説
Elastic Net回帰をLasso・Ridgeとの違いからわかりやすく解説。数式による理論的理解、3手法の使い分け、Python実装例まで体系的にまとめました。正則化を利用した回帰分析をさらに深く理解したい方に最適な解説記事です。
機械学習 k近傍法（k-NN）とは？アルゴリズムからPython実装までやさしく解説
k近傍法（k-NN）の仕組みやアルゴリズム、メリット・デメリットを初心者向けにわかりやすく解説。Pythonによる実装例では異方性クラスタを用いて分類境界を可視化し、kの値による違いまで直感的に理解できます。
機械学習 k-means法についてわかりやすく解説
k-means法を初学者向けにわかりやすく解説。アルゴリズムの考え方から、2次元データを用いたPython実装、重心更新の可視化まで丁寧に紹介します
機械学習 【初心者向け】勾配ブースティング木（GBDT）とは？Python実装までやさしく解説
勾配ブースティング木（GBDT）の仕組みを、損失関数・勾配降下法の考え方から丁寧に解説します。XGBoostを用いたPython実装、学習途中の挙動、特徴量重要度までを実例付きで紹介します。