データサイエンス系チートシートを網羅してみた - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに この記事では、私がこれまでXで発信してきたデータサイエンスに関わるさまざまな分野のチートシートを一挙にまとめました。前処理、可視化、機械学習、深層学習、ベイズ・統計、さらにはその他の関連トピックまで、私が作成したものからネット上のものまで多岐にわたる内容を網羅しています。 それぞれのセクションでは、実践的かつ即戦力となる情報が詰まったチートシートを紹介しており、初心者から上級者まで幅広い層に役立つ内容を目指しました。 日頃からX（旧Twitter）を通じて、データサイエンスに関する知識や役立つリソースを共有していますが、今回の
Pythonをpyenvを用いて管理する（Mac向け） - Qiita
はじめに ローカルマシンで複数のプロジェクトを開発する時にバージョンの異なるPythonを使うことは往々にしてあると思います。 単一バージョンをインストールしていると、毎回インストールとパスを通す作業が発生しますが、 pyenvの場合はコマンドだけでPythonのバージョンの切り替えが可能です。 （最近はDockerを使うのでホストマシン側のPythonに依存することは少ないかもしれませんが。。） 今回はpyenvのインストールとバージョン変更手順を説明します。 Homebrewのインストール ターミナルを開き、以下のコマンドでMacのパッケージ管理ツールのHomebrewをインストールします。
M1 MacのMiniconda環境にJupyter Notebookを入れてみた | CrossKnowledge
別記事「M1 MacbookにMinicondaをインストールしてみた」では、M1 MacbookにMinicondaをインストールする方法を紹介しました。 しかし、Anaconda最小構成のMinicondaには、Python開発環境のJupyter Notebookが含まれていません。 ということで、今回の記事では、 Miniconda環境でJupyter Notebookを使えるようにしたい という人に向けて、M1 MacbookのMiniconda環境にJupyter Notebookをインストールする方法を紹介していきます。 M1 MacbookのMiniconda環境にJupyter Notebookを入れてみた Jupyter Notebookとは Jupyter Notebook（ジュピター ノートブック）とは、ブラウザ上で動作するPythonなどのプログラミング開発環境で
【初心者向け】Jupyter Notebookの使い方！インストール方法から解説｜Udemy メディア
Python 2020/12/24 【初心者向け】Jupyter Notebookの使い方！インストール方法から解説 「Jupyter Notebook」は、Webブラウザ上でソフトウェアを開発できる環境です。この記事では、Jupyter Notebookのインストールや基本的な使い方について、初心者にもわかりやすく解説します。 Jupyter Notebookとは何か？ 「Jupyter Notebook」は、PythonなどをWebブラウザ上で記述・実行できる統合開発環境です。「ジュピターノートブック」、「ジュパイターノートブック」と読みます。 以前は「IPython Notebook」という名前のPython専用環境でしたが、現在は開発が進み、PythonだけでなくRubyやR、Goなど40以上の言語がサポートされています。とはいえ、一般的にはPythonで使用されることが多いといえ
真面目なプログラマのためのディープラーニング入門
はじめに: 本講座は「機械学習ってなんか面倒くさそう」と感じている プログラマのためのものである。本講座では 「そもそも機械が『学習する』とはどういうことか?」 「なぜニューラルネットワークで学習できるのか?」といった 根本的な疑問に答えることから始める。 そのうえで「ニューラルネットワークでどのようなことが学習できるのか?」 という疑問に対する具体例として、物体認識や奥行き認識などの問題を扱う。 最終的には、機械学習のブラックボックス性を解消し、所詮は ニューラルネットワークもただのソフトウェアであり、 固有の長所と短所をもっていることを学ぶことが目的である。 なお、この講座では機械学習のソフトウェア的な原理を中心に説明しており、 理論的・数学的な基礎はそれほど厳密には説明しない。 使用環境は Python + PyTorch を使っているが、一度原理を理解してしまえば 環境や使用言語が
MacでUnity ML-Agentsの環境を構築する(v0.5.0対応) - Qiita
これはcloudpack あら便利カレンダー 2018の記事です。 追記 2019/09/20 v0.9.1で動作させる方法をまとめました。 MacでUnity ML-Agentsの環境を構築する(v0.9.1対応) - Qiita https://qiita.com/kai_kou/items/268ccf6f961f8ca8cba8 2019/04/05 2019/02/28にML-Agentsのv0.7.0がリリースされました。 @kingyo222 さんが利用手順をまとめてくれています。(Win) Unity：ML-Agents 2019年04月(ver0.7.0)での使い方 – 初心者向けUnity情報サイト https://www.fast-system.jp/unity%ef%bc%9aml-agents-2019%e5%b9%b404%e6%9c%88ver0-7-0%e3
【決定版】MacでPythonを使って『機械学習』を学ぶための環境構築 - Qiita
株式会社キカガク 機械学習や人工知能の教育サービスを提供 フォローお待ちしております ビジネス目線の機械学習・人工知能の情報やオススメの参考書について発信しています。 代表取締役社長 吉崎 亮介 Twitter：@yoshizaki_kkgk Facebook：@ryosuke.yoshizaki Blog：キカガク代表のブログ それでは、前置きが長くなりましたが、環境構築をはじめていきましょう！ ローカル環境（Mac） 環境の違いにより、設定がうまくいく場合があります。 現在、私の手元のPCはMacの最新版OSが入っています。 ・macOS Sierra 10.12.3 うまくいかない場合はこちらに合わせてみてください。 Homebrewのインストール Homebrewというパッケージマネージャーを導入します。 日頃プログラミングをしない方は聞き慣れないかもしれませんが、プログラミングの
6. Modules — Python 2.7.18 documentation
This document is for an old version of Python that is no longer supported. You should upgrade and read the Python documentation for the current stable release. 6. Modules¶ If you quit from the Python interpreter and enter it again, the definitions you have made (functions and variables) are lost. Therefore, if you want to write a somewhat longer program, you are better off using a text editor to p
PEP 8 – Style Guide for Python Code | peps.python.org
PEP 8 – Style Guide for Python Code Author: Guido van Rossum <guido at python.org>, Barry Warsaw <barry at python.org>, Alyssa Coghlan <ncoghlan at gmail.com> Status: Active Type: Process Created: 05-Jul-2001 Post-History: 05-Jul-2001, 01-Aug-2013 Table of Contents Introduction A Foolish Consistency is the Hobgoblin of Little Minds Code Lay-out Indentation Tabs or Spaces? Maximum Line Length Shoul
Clickを利用したPython CLIツール開発 | DevelopersIO
はじめに こんにちは、藤本です。 先日エントリしたCuratorによるElasticsearchのメンテナンスにてCuratorのソースコード読んでる時に知ったClickというCLIツール作成支援ライブラリをご紹介します。 Pythonのコマンドラインパーサー PythonはCLIツールによく利用される言語の一つです。例えば、aws-cliやOpenStackClient、先日記事にしたCuratorといったCLIツールもPython実装です。私もCLIツールを作成する時はほぼPythonで書きます。 CLIツールを実装する時にサブコマンド、引数の実装、バリデーション処理、Usageの定義など全て自力で実装しようとするとかなり面倒です。そこでPythonでは標準ライブラリでコマンドラインパーサーを提供しています。2.3系から追加されたoptparseは2.7系から非推奨となり、現在は2.7
Pythonインストール（Mac編）（旧） - Qiita
こちらの記事の内容も古くなってきましたので、改めて「Python3インストール（Mac編）」をUPしました。 こちらの記事もまだ残しておきますが、すでに古い情報となっていますのでご注意を。 0. インストール対象 以下の環境を対象とした、超初心者向けのインストールおよび設定手順です。 バージョンに特に記載のない場合、2015.11.1現在での最新バージョンを使用しています。 vagrantなどの仮想環境については使用しない前提となっています。 vagrantでのインストール方法はそのうち書きます。多分。 Mac OS X Yosemite (El Capitanは対象外としています。） Python 2.7.5 (現時点での最新版は2.7.10ですが、過去のバージョンをインストールする方法として記載） Homebrew pyenv Eclipse 4.4 Luna Pleiades PyD
Pythonでコマンドラインツールを作る方法 - MyEnigma
コマンドラインではじめるデータサイエンス ―分析プロセスを自在に進めるテクニックposted with カエレバJeroen Janssens オライリージャパン 2015-09-16 Amazonで最安値を探す楽天市場で最安値を探すYahooショッピングで最安値を探す 目次 目次 はじめに コマンドラインオプションツール argparseの使い方 argparseのサンプルプログラム 1 パーサの生成 2 コマンドラインオプションの追加 bool型のオプション 数値型のオプション 文字列型のオプション 3. コマンドラインオプションのパース ヘルプの表示 コマンドラインツール作成用ライブラリClick clickで作ったツールのテスト方法 Pythonからシェルコマンドを実行する方法 call関数 シェルコマンドを実行する check_output関数 シェルコマンドの返り値を利用する
TensorFlowで学習したモデルを使ってiOS/Swiftで実行する - Qiita
最近 Qoncept では TensorFlow を使った案件が続いており、その中で TensorFlow を iOS 上で使いたいことがありました。 ぱっと浮かんだ選択肢は次の二つでした。 TensorFlow を iOS 用にビルドして C++ の API を Swift から叩く 学習は TensorFlow / Python で行って、テンソルの計算だけを iOS / Swift でシミュレーションする しかし、前者ついては、まだ TensorFlow を iOS 用にビルドできなさそうでしたしできるようになりました（コメント参照）、たとえできたとしても C++ の API を Swift から叩くのは辛そうです。 TensorFlow がありがたいのは学習時の自動微分等の機能であって、学習済みのモデルを利用するときはただテンソルの計算をしてるだけです。別に学習を iOS 上でやり
Read the Docs(Sphinx)でオープンソースのドキュメントをいい感じに書いてみる
B! 139 0 0 0 最近良くGitHubなんかで公開されてるオープンソースのドキュメントを見ようとすると こんな感じの似たようなフォーマットで書かれているものが多くなっています。 余りに多いので最初GitHubのサービスかな、とか思ったんですが、 これはまた別のRead the Docsという ドキュメント用ホスティングサービスによるものでした。 Read the Docs Read the Docsでドキュメントを公開してみる Sphinxのインストール レポジトリ側の準備 Read the Docsへの登録 ページを作成 Indexページ ページ内容の編集(Markdown to reStructuredText) タイトル ハイパーリンク 画像 リンク付き画像 インラインマークアップ コードブロック リスト テーブル Pythonのモジュール説明 その他reStructured
pythonでニューラルネットワーク実装 - Qiita
はじめに pythonで3層のニューラルネットワークを実装し，XNORの識別をしてみました． 数式も載せたので，興味のある方は読んでみてください． 教科書として『深層学習』を使いました． 本記事の構成 はじめに ニューラルネットワーク 重みの更新 誤差逆伝播 XNOR pythonでの実装 結果 おわりに ニューラルネットワーク ニューラルネットワークとは，人間の脳の神経回路を模したモデルです．このモデルを使うことで，画像認識や音声認識が可能となります． 今回実装したネットワークは入力層，中間層(1層)，出力層の3層構造です． 重みの更新 下の図で説明していきます． $l-1$ 層目の $i$ 番目のユニットから $l$ 層目の $j$ 番目のユニットへの重みを $w_{ji}^{(l)}$ とします． また，$l-1$ 層目の $i$ 番目のユニットが保持している値を $u_{i}^{(
初心者におすすめ！Python3を習得できる4つの学習法と11のコンテンツ - paiza開発日誌
Photo by Kathleen Franklin こんにちは。谷口です。 先日、プログラミング言語別エンジニアの平均年収ランキングにて、Pythonが651万円で1位になったことが話題になりました。 www.itmedia.co.jp Pythonは機械学習、人工知能分野、計算系の研究に適したライブラリが非常に多く、各分野の研究の盛り上がりとともにニーズが増えています。また、もちろんそういった研究分野だけでなくYouTubeやInstagram、Dropbox等といったメジャーなWebサービスでも多く使用されています。 Pythonは他のプログラミング言語に比べても、構文がシンプルで、一つの処理について誰がコードを書いても同じ書き方になりやすいという特徴があります。そのおかげで初心者でも比較的コードが書きやすく、また他人が書いたコードを読む際も読みやすい言語となっています。プログラミン
ディープラーニングの勉強用参考書まとめ - あれもPython,これもPython
ディープラーニングタノシイ! イラストで学ぶ ディープラーニング イラストで学ぶ ディープラーニング (KS情報科学専門書) 作者: 山下隆義出版社/メーカー: 講談社発売日: 2016/02/23メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (1件) を見る 以前、『初めてのディープラーニング』を紹介した時に、 こっちのほうがおすすめだよ、と言われた書籍です。 私はあくまでも初めてのディープラーニングのが好きですけど! レベルとしては初めてのディープラーニングとほとんど一緒。 こちらのほうが、Chainer,TensorFlowと多彩なフレームワークの説明あり。 初めてのディープラーニング 初めてのディープラーニング --オープンソース"Caffe"による演習付き 作者: 武井宏将出版社/メーカー: リックテレコム発売日: 2016/02/19メディア: 単行本（ソフトカバー）
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はじめに — Python早見帳
【Python】コマンドラインパーサーclickのテスト方法 - Qiita
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