Machine Learning に使うライブラリを確認するため、OSのコマンドラインに命令を送る。
!pip list |
ずらずら出てきた。かなり長い。
Package Version ---------------------------------- ----------- absl-py 0.5.0 altair 2.2.2 astor 0.7.1 backports-abc 0.5 backports.functools-lru-cache 1.5 backports.shutil-get-terminal-size 1.0.0 backports.weakref 1.0.post1 beautifulsoup4 4.6.3 bleach 3.0.2 cachetools 2.1.0 certifi 2018.10.15 chardet 3.0.4 configparser 3.5.0 crcmod 1.7 cycler 0.10.0 cymem 2.0.2 cytoolz 0.9.0.1 decorator 4.3.0 defusedxml 0.5.0 dill 0.2.8.2 entrypoints 0.2.3 enum34 1.1.6 funcsigs 1.0.2 functools32 3.2.3.post2 future 0.16.0 futures 3.2.0 gast 0.2.0 google-api-core 1.5.0 google-api-python-client 1.6.7 google-auth 1.4.2 google-auth-httplib2 0.0.3 google-auth-oauthlib 0.2.0 google-cloud-bigquery 1.1.0 google-cloud-core 0.28.1 google-cloud-language 1.0.2 google-cloud-storage 1.8.0 google-cloud-translate 1.3.1 google-colab 0.0.1a1 google-resumable-media 0.3.1 googleapis-common-protos 1.5.3 grpcio 1.15.0 h5py 2.8.0 httplib2 0.11.3 idna 2.6 ipykernel 4.6.1 ipython 5.5.0 ipython-genutils 0.2.0 Jinja2 2.10 joblib 0.12.5 jsonschema 2.6.0 jupyter-client 5.2.3 jupyter-core 4.4.0 Keras 2.1.6 Keras-Applications 1.0.6 Keras-Preprocessing 1.0.5 Markdown 3.0.1 MarkupSafe 1.0 matplotlib 2.1.2 mistune 0.8.4 mock 2.0.0 mpmath 1.0.0 msgpack 0.5.6 msgpack-numpy 0.4.3.2 murmurhash 1.0.1 nbconvert 5.4.0 nbformat 4.4.0 networkx 2.2 nltk 3.2.5 notebook 5.2.2 numpy 1.14.6 oauth2client 4.1.3 oauthlib 2.1.0 olefile 0.46 opencv-python 3.4.3.18 pandas 0.22.0 pandas-gbq 0.4.1 pandocfilters 1.4.2 pathlib 1.0.1 pathlib2 2.3.2 patsy 0.5.0 pbr 5.0.0 pexpect 4.6.0 pickleshare 0.7.5 Pillow 4.0.0 pip 18.1 plac 0.9.6 plotly 1.12.12 portpicker 1.2.0 preshed 2.0.1 prompt-toolkit 1.0.15 protobuf 3.6.1 psutil 5.4.7 ptyprocess 0.6.0 pyasn1 0.4.4 pyasn1-modules 0.2.2 Pygments 2.1.3 pymc3 3.5 pyparsing 2.2.2 pystache 0.5.4 python-dateutil 2.5.3 pytz 2018.5 PyWavelets 1.0.1 PyYAML 3.13 pyzmq 16.0.4 regex 2018.1.10 requests 2.18.4 requests-oauthlib 1.0.0 rsa 4.0 scandir 1.9.0 scikit-image 0.13.1 scikit-learn 0.19.2 scipy 0.19.1 seaborn 0.7.1 setuptools 40.4.3 simplegeneric 0.8.1 singledispatch 3.4.0.3 six 1.11.0 spacy 2.0.16 statsmodels 0.8.0 subprocess32 3.5.3 sympy 1.1.1 tensorboard 1.11.0 tensorflow 1.12.0rc1 tensorflow-hub 0.1.1 termcolor 1.1.0 terminado 0.8.1 testpath 0.4.2 Theano 1.0.3 thinc 6.12.0 toolz 0.9.0 tornado 4.5.3 tqdm 4.27.0 traitlets 4.3.2 typing 3.6.6 ujson 1.35 uritemplate 3.0.0 urllib3 1.22 vega-datasets 0.5.0 wcwidth 0.1.7 webencodings 0.5.1 Werkzeug 0.14.1 wheel 0.32.1 wrapt 1.10.11 xgboost 0.7.post4
Blue Book の機械学習のRaspberry Piの環境と比べると、ほぼ同じといえる。
こちらでBlue Book の機械学習をやってみる。
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