深入りしないCython入門 - Qiita
Cythonとは？ Pythonは処理速度は決して早くない、むしろ遅い部類である。 そこで、C/C++に変換することにより高速化しようというのがCythonである。 低級言語のC/C++（昔は高級言語だったが、現在は低級言語といって良いだろう）に変換してネイティブコンパイルするのだから、速いに決まっている。 この記事の目的 「Cythonは難しい」、「CythonはC/C++の知識が必要」という印象があるだろう。答えは「Yes」である。 しかし、その答えはCythonをフルに使いこなす事が前提である。 実はCythonは、C/C++をそんなに知らなくても、ちょっとした高速化には充分な恩恵を得られるように設計されているのだ。 しかし、無闇にCythonを使っても「あまり高速化されない」、「移行がすごく大変」と散々な結果になるだろう。そこら辺のポイントを踏まえ、C/C++をあまり知らない初心者
はじめてのかぐる - Qiita
上記の特徴量の中から予測に効きそうなものを探して、それを使って予測モデルを作る流れになりそう。 モデルを作る際には仮説を立てて調べていくのがよくて。例えば、ファーストクラスな客室にいた人は生存率高いとか、一緒に乗ってる家族が多く、かつ男性だと生存率が低いとか考えていくと良いかも。 その上で効かない特徴を削除して、何か効きそうなものを自分で加えるとかそういう方法をとった方が今回は筋がいい気がします。 ただ今回はさくっとやるのが目的なのでその辺は横においときます。 ちなみに当然なんですけどSurvivedはtrain.csvにしかないです。 データを眺めてとりあえずやってみる ここからPythonでデータを取り込んで、どんな値が格納されているのかを見ていきます。 ## 準備 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyp
From OSX to Ubuntu - Hi, I'm Nicolas
This post has been published more than 6 years ago, it may be obsolete by now. A year earlier I decided to switch from OSX to Ubuntu, so now is a good time to make a little retrospective. TL;DR: Linux now offers a pleasant desktop user experience and there’s no way back for me. I was a Linux user 10 years ago but moved to being a Mac one, mainly because I was tired of maintaining an often broken s
整然データとは何か｜Colorless Green Ideas
整然データとは、1) 個々の変数が1つの列をなす、2) 個々の観測が1つの行をなす、3) 個々の観測の構成単位の類型が1つの表をなす、4) 個々の値が1つのセルをなす、という4つの条件を満たした表型のデータのことであり、構造と意味が合致するという特徴を持つ。R言語などを用いたデータ分析の際には非常に有用な概念である。 はじめに データ分析の際には、データが扱いやすい形式になっている必要がある。データの中身がぐちゃぐちゃになっていたり、データの形式が統一されていなかったりすれば、分析は骨の折れる作業となる。 それでは、どのようなものがデータ分析において扱いやすい形式のデータになるのだろうか。この問題に対する唯一の正しい解答というものは存在しない。しかし、表の形式で表すことができるデータを考える場合、ハドリー・ウィッカム (Hadley Wickham) 氏が提唱した整然データ (tidy d
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