TensorFlowの学習をしています。書籍を購入して学んでいますが、書籍に出てくるデータセットのコードがかなり複雑です(もうif文やfor文などではおさまらない範囲のコード)。そこで書籍のような明らかに複雑なコードを自力で書くためにはどうしたら良いでしょうか?
質問1:書籍に載ってるコードというのは自分で書けるようになるべきなのでしょうか?またその必要がある場合、それはどうすればいいのでしょうか?
質問2:勉強法としてはコードの意味を全て理解するまで解析しなければならないのでしょうか?
質問3:またエンジニアや実際にコードを使う場合、他人の書いたコードを借りて使うケースの方が多いのでしょうか?
例えば下のようなコードです。(トレーニングセットのデータを用意して、20%のデータをテストセットして分離します。)
n0, mu0, variance0 = 800, [10, 11], 20
data0 = multivariate_normal(mu0, np.eye(2)*variance0 ,n0)
df0 = DataFrame(data0, columns=['x','y'])
df0['t'] = 0
n1, mu1, variance1 = 600, [18, 20], 22
data1 = multivariate_normal(mu1, np.eye(2)*variance1 ,n1)
df1 = DataFrame(data1, columns=['x','y'])
df1['t'] = 1
df = pd.concat([df0, df1], ignore_index=True)
df = df.reindex(permutation(df.index)).reset_index(drop=True)
num_data = int(len(df)*0.8)
train_set = df[:num_data]
test_set = df[num_data:]
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2017/03/07 10:01
2017/03/07 13:47