数式を図に表したものがグラフになり、これを入出力と考えると理解が進みます。ここではグラフの意味とゲームへの応用を学びます。逆関数についての説明は、パート３の準備にもなっています。
数式とグラフ | Unity Learning Materials
数式を図に表したものがグラフになり、これを入出力と考えると理解が進みます。ここではグラフの意味とゲームへの応用を学びます。逆関数についての説明は、パート３の準備にもなっています。
nuxt-coreuiでデータサイエンスの可視化ダッシュボードを自作してみる - Lean Baseball
このエントリーは、Vue.js #3 Advent Calendar 2018アドベントカレンダー初日の記事です. 開幕投手をつとめます、@shinyorkeと申します. この記事では、「データサイエンスもいいけど自前で可視化ダッシュボード作ると面白いぞ！」っていうテーマで、 nuxt-core-ui vue-chartjs で実際作った時の勘どころやノウハウを紹介します. TL;DR データサイエンスに必要なダッシュボードを作りたくなったらnuxt-core-uiを使おうぜ！ nuxt-core-uiのグラフの動的更新はvue-chartjsのmixins.reactivePropで、API（データ）の呼び出しは普通にaxiosでやろう オレオレ分析基盤は作ると楽しい 完成イメージ データ（DBとか、何でもいい）をグラフで可視化する、Redash（の簡易版）っぽいダッシュボードの雛形をn
非エンジニアが「excel分析」から「python」へチャレンジするときのメモ - Qiita
備忘録メモ 私は非エンジニアで、会社では企画などをやっています。 普段の業務ではエクセルメインでたまにAccessといったところですが 業務効率化とクオリティ向上のためにpythonを活用したデータ分析ができるようになりたいと考え勉強中です。 自分的にちょくちょく触るときに思い出しに使えるように簡単にサマリます ※将来的にexcelにpythonが組み込まれる未来も見据えて、excel,accessとの違いを意識してメモを残します ExcelにPythonが搭載？ まずはインストール 前提としてpython/jupyterのインストールが必要 ※私はanacondaを利用 pythonで実施する工程を決める すべてpythonでやるのではなく、pythonが得意なところを置き換える。 下記の処理がpythonによる威力を発揮する。 データ処理 初期分析（EDA) グラフ描画 逆にpytho
Python: ベイズ最適化で機械学習モデルのハイパーパラメータを選ぶ - CUBE SUGAR CONTAINER
機械学習モデルにおいて、人間によるチューニングが必要なパラメータをハイパーパラメータと呼ぶ。 ハイパーパラメータをチューニングするやり方は色々とある。 例えば、良さそうなパラメータの組み合わせを全て試すグリッドサーチや、無作為に試すランダムサーチなど。 今回は、それとはちょっと違ったベイズ最適化というやり方を試してみる。 ベイズ最適化では、過去の試行結果から次に何処を調べれば良いかを確率分布と獲得関数にもとづいて決める。 これにより、比較的少ない試行回数でより優れたハイパーパラメータが選べるとされる。 Python でベイズ最適化をするためのパッケージとしては Bayesian Optimization や skopt、GPyOpt などがある。 今回は、その中でも Bayesian Optimization を使ってみることにした。 使った環境は次の通り。 $ sw_vers Produ
初心者向けPython実行環境Jupyter Notebook入門 - paiza times
(English article is here) こんにちは、吉岡([twitter:@yoshiokatsuneo])です。 Pythonは、CSVなどのデータ処理、Webサービスの開発、スクレイピング、ボット作成など幅広い目的で使われているプログラミング言語です。特に最近は、機械学習・AIのなどの開発に適したライブラリが充実していることもあって注目が高まっていますよね。 ただ、Pythonを単体でインストールしても、表やグラフを作ったり、データなどを整理したりする機能はありません。 そこで、Jupyter Notebookというツールがあります。 Jupyter Notebookを使うと、ブラウザ上で簡単にプログラムを実行できるうえ、表やグラフなども表示できます。 また、Markdownなどで文章も書けるため、プログラムと文章をわかりやすくまとめることができます。このまとめたノートは
早く知っておきたかったmatplotlibの基礎知識、あるいは見た目の調整が捗るArtistの話 - Qiita
English version available on dev.to はじめに matplotlibで作ったグラフの細かい調整は大変です。何をどういじったらいいのかを調べるのにアホみたいに時間がかかることがあります1。「何を」の部分の名前さえわからないこともあります。解決の糸口を掴んだ後も希望通りの見た目を実現するまでの最後のアレンジに苦労することが多いです2。これらの問題はmatplotlibのグラフがどういう要素で構成されていて、それらに対してどういうことができるかを知ることでいくらか改善されます。私はひたすらStack Overflowの回答を読むことでいろんなつまづきを時間をかけて乗り越えてきましたが、最近になってようやく公式チュートリアルにこの苦労を回避できたはずのヒントが書いてあることに気づきました。初期にざっと目を通したのですが「なるほど、よくわからん」と判断して読み込まな
どういうときにどんなグラフを使えばいいかが一発でわかるチャート - IDEA*IDEA ～ 百式管理人のライフハックブログ ～
ドットインストール代表のライフハックブログ
グラフ作成やデータ可視化を楽に美しくできる便利なサービス22個まとめ | Web担当者Forum
このコーナーでは、ネットビジネスを強力に支援する製品について、それを支える技術や市場動向を説明し、さらに各社から提供されている製品を紹介する。競合商品がひしめく市場で、他社に差を付けるための武器として、ぜひ導入を検討してみてほしい。今回は、「グラフ作成・データ可視化」サービスだ。 売り上げの推移、業界におけるシェア、自社製品の出荷数内訳などなど…。「顧客の説得のため、ウェブサイトでもグラフ要素を掲載したい」といったケースは増えている。大手企業では、PHPを使いデータベースと連動させて動的に最新グラフを表示させる、といった仕組みを用意できる場合もあるが、たいていは「エクセルで作成したグラフを画像として貼り付け」といった、手作業感あふれるものだった。 だが、昨年末にGoogle Chart APIが登場して以降、さまざまなサービスや独自APIが増加し、選択肢がグッと増えてきた。無料で利用できる
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