おわりに

本チュートリアルは以上です． Python には，機械学習の scikit-learn，統計処理の statsmodels，データ整形の pandas など多数の数値計算関連派ケージが充実しています． NumPy / SciPy と併せてこれらのパッケージを利用して，問題解決に役立ててください．

謝辞

この文書を作成するにあたり，下記ソフトウェアと，各所のサイトの情報を利用させていただきました． 感謝とともに，ここに記したいと思います．

• このチュートリアルは Sphinx を利用して執筆しています．

• Sphinx の関連の情報を参考にしました．

  • Sphinx-Users.jp

• Sphinx へのソーシャルボタンの設置の参考にしました．

  • Sphinx にソーシャルボタンを設置する @ 今日のPython

• IPython コンソールのハイライトのために， IPython のソースから ipython_console_highlighting.py を導入しています．

  • The IPython licensing terms

• UCI Machine Learning Repository のいくつかのデータ集合をサンプルとして利用しています．

  • A. Frank and A. Asuncion "UCI Machine Learning Repository" University of California, Irvine, School of Information and Computer Sciences (2010)

最後に，本チュートリアルのバグ等をご連絡いただきました方々に感謝します．