完全文系プログラミングど素人視点からの、機械学習の学習 〜あなたは実装と理論のどっちに興味があるの？〜 - input & output
完全文系プログラミングど素人が機械学習*1に興味を持った。 完全文系プログラミングど素人（以下、愛着を込めてこのような人たちを「同類」と呼ぶ）が機械学習に興味を持って、仕事の傍ら独学して数ヶ月が経った。学習成果は思わしくなく、Pythonは多少理解できたけれど、肝心の機械学習の実装には至っていない。更に言えば、数学的な面*2はさっぱりだ。 なぜ自分の学習がうまくいかなかったのかを振り返りつつ*3、これから機械学習に進む人のためにアドバイスをしていきたい。 機械学習はロジックを完全に理解していなくても、実装できる 機械学習に興味を持ったのは、書店で一冊の本に出会ったからだ。そう、言わずと知れた「ゼロから作るDeep Learning」だ。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者: 斎藤康毅 出版社/メーカー: オライリージャパン 発売
大量のtextファイルから、使用されている単語の数を集計する（英語限定） - input & output
本日のメニュー 先日下ごしらえした大量のtextファイルから頻出英単語を抽出する。 input-and-output.hatenablog.com 調理台の環境 Python version: 3.6.1 |Anaconda 4.4.0 (x86_64) 調理器具 os , re 今日はあまり特殊なモジュールは使わない。 調理の失敗として想定されること 以下のプログラムでは、pythonファイルを実行したフォルダのtextファイルが対象となるので、textファイルとpythonファイルは同じフォルダに投入しておかないと失敗する。 今日の鍋 テキストファイルで使用されている英単語の数をカウントする。 完成品 さっぱりと仕上がった単語リスト。 単語リストを眺めてみると、上位1000単語は非常に基礎的な、多分中学生レベルの単語がほとんどだ。英語論文が読めないのは単語を知らないせいというよりも、単
大量のPDFファイルを、pdfminerを使ってtextファイルに変換する - input & output
本日のメニュー 大量の英文pdfファイルを読みたいのだけれど、英単語がそもそもわからない。ひとまずpdfファイルをtextファイルに変換して、単語をリスト化して、頻出単語を上から順番に暗記しよう。きっとその方が早く読める！と信じることにした。過去の高校・大学受験で培った悪しき精神だと思う。 そういうわけで、大量の英文pdfファイルを鍋に投入し、茹でてtextファイルに変換することにした。気分はさながら椀子そば大会のために大量のそばを茹でる気分。 調理台の環境 Python version: 3.6.1 |Anaconda 4.4.0 (x86_64) pdfminer version: 20170419 食材 消化に困る大量のpdfファイル 調理器具 pdfminer ←インストール方法末尾の参照URLをチェック PyPDF2よりも、pdfminerの方が良い結果を得られる、らしい。 調理
今年の新規上場会社の「Ⅰの部」のPDFファイルをまとめて入手する。 - input & output
導入 Qiitaに浮気しようかと思ったけど、はてなブログProの料金支払ってたことを思い出して、浮気をやめた。 さて、唐突だけど、新規上場会社が提出する「Ⅰの部」の開示例を調べたくなった。有料の便利なツールは使えないから、日本証券取引所のHPでまとめて掲示されているpdfファイルをごっそり頂くことにした。 本日のメニュー 最近の「Ⅰの部」を開示例をまとめて入手するbeautifulなsoup。 調理台の環境 Python version: 3.6.1 |Anaconda 4.4.0 (x86_64) Beautiful Soup version: 4.6.0 食材 日本証券取引所の新規上場会社情報ページ www.jpx.co.jp 調理器具 beautifulsoup4 調理の失敗として想定されること 対象ページのHTML構造の変更 今日の鍋 jpx_new 完成品 「Ⅰの部」のpdfファ
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