ブラウザだけでできる実践プログラミングゲーム | novoc studionovoc studio は、ゲームAIを作って参加する新しいプログラミング学習プラットフォームです。コーディングスキルがアップするだけでなく、プログラミングに必要な論理的思考力や課題解決力、イメージをカタチにする創造力や粘り強く試行錯誤する力を、楽しみながら養うことができます。
Pythonで線形代数！～行列・応用編（行列式・固有値）
連載目次 前々回は、行列をNumPyの配列として表し、要素ごとの四則演算を行ったり、ブロードキャスト機能を利用したりする方法、さらに、行や列の操作、集計などについても見ました。前回は、行列の内積について基本的な考え方から計算方法を簡単に紹介するとともにNumPyの配列による基本的なプログラミングの方法、さらに応用例を見てきました。今回は線形代数の難所である行列式と固有値／固有ベクトルを求める方法と応用例を紹介します。 この連載には「中学・高校数学で学ぶ」というサブタイトルが付いていますが、2012年施行の学習指導要領で数学Cが廃止され、行列が実質的に高校数学で取り扱われなくなったので、行列になじみのない方もおられるかもしれません。そこで、行列式と固有値／固有ベクトルについて、必要最低限の考え方と計算方法も併せて紹介します（なお、2022年度施行の学習指導要領では数学Cと行列が復活しました）
オライリーの教育的な良書「Think Python」第2版は日本語訳が無料公開されている。初心者がつまずきやすい点を先回りして説明・各章の終盤にデバッグのヒントが書いてある
QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant 金融技術職/ChatGPT等の生成AI,データサイエンス,プログラミングの勉強に役立つ情報を発信/良質な無料教材,スライド,動画等を紹介/3千ポストで5万5千フォロワー獲得/過去の人気投稿はハイライトを参照/金融工学x機械学習ブログ運営 https://t.co/bQubHSMk4e /Amazonアソシエイト参加中 https://t.co/2Zd5MRXGw3 QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant オライリーの教育的な良書「Think Python」第2版は日本語訳が無料公開されている。 cauldron.sakura.ne.jp/thinkpython/th… ・初心者がつまずきやすい点を先回りして説明 ・各章の終盤にデバッグのヒントが書いてある pic.twitter.com/RP
時系列データを前処理する際のPython逆引きメモ - EurekaMoments
機械学習のための「前処理」入門 作者:足立悠リックテレコムAmazon 目的 データ分析の仕事をする中で最も扱う機会が多いのが 時系列データだと思います。その中で欠損値を扱ったり、 統計を取ったり、特徴量を作り出したりするのですが、 毎回やり方を忘れてググっているので、上記の書籍を読んで こういった前処理の方法をいつでも確認できるように メモしておこうと思います。 目次 目的 目次 日時のデータをdatetime型に変換する 最初の日時からの経過時間を計算する 各データの統計量を計算する 欠損値の確認と補完 経過時間の単位を変換する データフレーム結合する 基準日時からの経過時間を計算する 重複した行を削除する 特定のデータ列をインデックスにする 部分的時系列を抽出して統計量を計算する データフレームの各列をリストにして結合する 不均衡データから教師データを作成する データの読み込みと可視
Pythonを使って文章から共起ネットワークを作る 〜テキストマイニングでの可視化〜 - 見習いデータサイエンティストの隠れ家
テキストから示唆を作り出すテキストマイニングの一つとして、今回は文章から共起ネットワークを作ります。共起ネットワークは、同時に出現する単語の組み合わせをエッジで繋ぎ、単語間の関係をネットワークで表したものです。これにより、文章内の単語の関連性を可視化できます。 今回は、Pythonの「networkx」を使って、共起ネットワークを実装します。今回の記事で最終的に出来上がった共起ネットワークは以下になりました。 今回の記事のコードはここに置いてあります。 データの準備 必要モジュールのインポート データの取得と加工 共起ネットワークのためのデータ整形 エッジの重みJaccard係数 Jaccard係数の分布 共起ネットワークの作成 終わりに データの準備 共起ネットワークを描くためには、テキストを文章を1区切りとして分割し、文章ごとに同時に出現する単語の組み合わせリストを作る必要があります。
【自然言語処理】【Python】共起ネットワークの作り方を理解する
はじめに 自然言語処理をはじめたら、一度は作ってみたいのが共起ネットワークではないかと思います。 私自身、共起ネットワークについては、書籍やネット記事を参考にしながら、これまで何度も作ってきました。 しかしながら、文章→共起行列→共起ネットワークとなる一連の過程において、特に共起行列を作成するコードの理解が十分ではないと思い至り、今回、勉強もかねて、共起行列の作成過程を残すことにしました。 共起ネットワークに興味を持たれている方の参考になればと思います。 共起ネットワーク 単語どおしのつながりを可視化してくれる手法で、文章の構造的な特徴を直感的に理解するのによく利用されます。 文書（text)を文章(sentence)に分割したのち、同一文章中に同時に出現する単語(word)の組みを数えあげることで共起行列を作成し、これをネットワークで可視化します。 ネットワークはノード（丸） と、ノード
Pythonでテキストアナリティクス 〜『テキストアナリティクス入門』に沿い共起ネットワークなど描いてみた〜 Part3：辞書登録編 - Qiita
2022/08/15 紹介いただいた「国語研長単位」モデルで実行した番外編の記事もアップしました。 はじめに テキストアナリティクス入門 この書籍は、テキストアナリティクス初学者向けの入門書です。 テキストアナリティクスとは何だということのみならず、頻出語やこれを表現したWordCloud、共起ネットワークをどのように活用すべきかが、実例に沿ってわかりやすく解説されていて、とても参考になりました。 紹介されているテキストアナリティクスを実行したい！ということで、 1回目は、テキストの頻出語確認→WordCloud→共起ネットワークの作成および原文検察を、形態素解析した単語で実行。 2回目は、1回目の内容を複合語（名詞+名詞）で実行。 3回目である今回は、ひとつの単語として表現したい複合語を辞書に登録し、実行してみました。 テキストアナリティクスは、テキストを形態素解析にかけて単語に分解し、
VSCodeでPython書いてる人はとりあえずこれやっとけ〜 - Qiita
はじめに Pythonはコードが汚くなりがち（個人的にそう思う） そんなPythonくんを快適に書くための設定を紹介します。 拡張機能編 ここでは Pythonを書きやすくするため の拡張機能を紹介していきます。 1. Error Lens before 「コード書いたけど、なんか波線出てるよ💦」 記述に問題があった場合、デフォルトでは波線が表示されるだけ。。。 after Error Lensくんを入れることによって 波線だけでなくエディタに直接表示される。 はい、有能〜 2. indent-rainbow before Pythonくんは インデントでスコープを認識している。 for の f から下に線が伸びてるけど、ちょっと見にくいなぁ after 色が付いてちょっと見やすくなった！ 3. Trailing Space before 一見、普通に見えるコード after 末尾にある
YouTubeで学ぶPythonデータ分析・講座一覧【ファイルダウンロードあり】 | データサイエンス塾
YouTubeチャンネル「データサイエンス塾!!」にて公開しているPythonデータ分析講座の一覧です。 当ページにて、動画内で使用しているソースコードやファイルの共有も行っておりますので、ご自由にお使いください。 (アップロードの都合上、ファイル名やソースコードが動画と異なっているものがございますがご了承ください。) 入門編 「Pythonでデータ分析を始めてみたい！」という方向けの入門講座一覧です。 Jupyter notebook入門 何はともあれ、まずは手元のパソコンにPythonでデータ分析するための環境を手に入れましょう。 【動画を見る】 クリックして講座を見る Python入門 Pythonを使える環境を手に入れたら、Pythonの基本的な書き方を覚えましょう。 【動画を見る】 クリックして講座を見る 【ソースコード】 1-2_Basic_Python.ipynb データフレ
【超初心者向け】Pythonで顧客のアンケートデータを自然言語処理してみた｜半蔵門と調布あたりで働く、編集者のおはなし
みなさんこんにちは！FOLIOアドベントカレンダーの8日目の記事です！ 昨日は弊社の顧客基盤部でバックエンドエンジニアをされているmsawadyさんによる記事でした！ ８日目の本記事は、FOLIO金融戦略部でコンテンツの編集＆執筆をおこなっています設楽がお届けします。 この記事の目的・初心者向けに、Pythonを使ったデータ分析（自然言語処理）の初歩の初歩を伝える記事。 読者対象・Python初心者。データ分析初心者 ・アンケートとか顧客の声を分析してみたいと考えている人 私ですが、普段は弊社サービスを使って頂いているユーザー様向けに、投資や資産運用に関するいろいろな記事を執筆、編集しているという、データ分析とかプログラミングとは全然関係ない業務をおこなっています。 今回は、お客様から回答頂いているアンケートを使い、サービスがもっと良くなるためのヒントや、お客様がどういう点に困っていたり悩
DTW(Dynamic Time Warping)動的時間伸縮法 – S-Analysis
前回「時系列データの評価方法」について解説しました。 時系列データの向け、時系列同士の類似度を測る際にDTWという手法があります。今回の記事はDTW(Dynamic Time Warping)/動的時間伸縮法について解説したいと思います。 目次1. DTWの概要 ___1.1 DTW(Dynamic Time Warping)/動的時間伸縮法とは ___1.2 DTWの計算 2. tslearn.clusteringの説明 ___2.1 tslearn.clusteringのクラス ___2.2 パラメタの説明 3. 実験 ___3.1 データ理解 ___3.2 EuclideanとDTWのk-meansクラスター ___3.3 可視化 4. まとめ 1. DTWの概要1.1 DTW(Dynamic Time Warping)/動的時間伸縮法とはDTWとは時系列データ同士の距離・類似
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【Python】Youtube動画から音声ファイルを取得する
はじめに — Python早見帳
ファイナンス機械学習｜カナヲ定量分析｜note
コンピュータシステム概論 Overview of Computer Systems | UTokyo OCWx
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10 Python Interview Questions for Senior Developers
3. Pythonによる自然言語処理 2-1. 共起ネットワーク - Qiita
GitHub - WongYatChun/Advances-in-Financial-Machine-Learning: Notes on Advances in Financial Machine Learning
Python だけで作る Web アプリケーション(フロントエンド編)
