機械学習 【k-NN】k最近傍法をゼロから実装しながら理解する（Python）
k最近傍法(k-Nearest Neighbor algorithm, k-NN)は、教師あり学習に分類される機械学習アルゴリズムである。本記事では、Pythonの基本的なライブラリのみを持ちいてゼロからk-NNを実装し、k-NNの仕組みをより深く理解することを目指す。
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アルゴリズム 【二分探索（応用編）】最大値の最小化・最小値の最大化問題を解く（Python）
本記事では、２分探索の典型的な問題について、Pythonでの実装例を紹介する。「単調性」を利用した考え方を、いかにコードに落とし込むのか、図や数式を用いて解説している。
アルゴリズム 【二分探索（基礎編）】値の探索、境界値・範囲を求める（Python）
本記事では、２分探索の典型的な問題について、Pythonでの実装例を紹介している。これを読めば、昇順に並んだリストを対象に、値の探索・境界値を求める・範囲を求めるといった二分探索に関する問題を解くことができるようになるだろう。
機械学習 【最適化手法】SGD・Momentum・AdaGrad・RMSProp・Adamを図と数式で理解しよう。
機械学習の分野で有名な最適化手法SGD（確率的勾配降下法）、Momentum、AdaGrad、RMSProp、Adamについてまとめた。数式だけでは直感的に理解することが難しいので、図を多用して解説することを心掛けた。
アルゴリズム 【動的計画法】部分和問題の典型パターン４種類の問題を解く（Python）
私がアルゴリズムの勉強を始めてから、最初にぶつかったのが、動的計画法（DP）でした。深く理解するために、具体例を用いて、これでもかという程に詳しく解説したつもりです。ここでは、動的計画法を用いて、様々なタイプの部分和問題（ナップサック問題に類似している問題）を解く方法を解説します。
Python OpenCVのインストール時にエラーが出て、Anacondaを再インストールしたら解決
OpenCVのインストールをしようとしたところ、バージョンの問題によるエラーが発生した。Anacondaを完全に削除し、再インストールを行ったら解決したので、その方法を紹介する。
Python 【曲線近似】Scipyのcurve_fitを用いて、任意の関数でカーブフィッティング（Python）
大学の研究などで、取得したデータを直線近似したり、非線形関数やガウス関数といった複雑な関数で近似する必要のある場面は多いと思います。そこで、機械学習ライブラリを使って、簡単に、しかも任意の関数に対してカーブフィッティング（曲線近似）を行い、パラメータの誤差まで算出できる便利な方法を紹介したいと思います。