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PyDev
PyDev development PyDev is open source and depends on your contributions! This may be in the form of bug fixes, answers on stackoverflow, new features... Another option is financially supporting it at: Patreon (which provides a way to support it monthly and get rewards starting with $1). Or through 1-time contributions at: Paypal Stripe PyDev Stripe Payments (at brainwy.com) Search PyDev-related c
データ分析がデキるITエンジニアになるために必要な「道具」を揃える
データ分析がデキるITエンジニアになるために必要な「道具」を揃える：ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座（2）（1/4 ページ） データ分析の準備・加工に優れた道具とは？ 今回はITエンジニアがデータ分析する際のデファクトスタンダードになっている環境をセットアップしていきます。 連載バックナンバー はじめに 連載第1回 「ITエンジニアがデータサイエンティストを目指すには？」ではデータサイエンティストの役割を説明し、その中でITエンジニアが担う役割と必要となるスキルについて解説しました。第1回の中でも述べましたが、この連載の目的の1つはデータサイエンティストを目指すITエンジニアが必要最低限の知識とスキルを中心に紹介し、読者の皆さんにすぐに始められることから実際に着手していただくことですので、第2回の今回は実際に分析使う“道具”をご紹介します。この連載では分析ツールとしてP
パターン認識と機械学習（PRML）まとめ - 人工知能に関する断創録
2010年は、パターン認識と機械学習（PRML）を読破して、機械学習の基礎理論とさまざまなアルゴリズムを身につけるという目標（2010/1/1）をたてています。もうすでに2010年も半分以上過ぎてしまいましたが、ここらでまとめたページを作っておこうと思います。ただ漫然と読んでると理解できてるかいまいち不安なので、Python（2006/12/10）というプログラミング言語で例を実装しながら読み進めています。Pythonの数値計算ライブラリScipy、Numpyとグラフ描画ライブラリのmatplotlibを主に使ってコーディングしています。実用的なコードでないかもしれませんが、ご参考まで。 PRMLのPython実装 PRML読書中（2010/3/26） 多項式曲線フィッティング（2010/3/27） 最尤推定、MAP推定、ベイズ推定（2010/4/4） 分類における最小二乗（2010/4/
Scipy Lecture Notes — Scipy lecture notes
One document to learn numerics, science, and data with Python¶ Tutorials on the scientific Python ecosystem: a quick introduction to central tools and techniques. The different chapters each correspond to a 1 to 2 hours course with increasing level of expertise, from beginner to expert. Release: 2022.1
CFD Python: 12 steps to Navier-Stokes :: Lorena A. Barba Group
Deprecated: Return type of Requests_Cookie_Jar::offsetExists($key) should either be compatible with ArrayAccess::offsetExists(mixed $offset): bool, or the #[\ReturnTypeWillChange] attribute should be used to temporarily suppress the notice in /home/lj3i62g6dk4q/public_html/wp-includes/Requests/Cookie/Jar.php on line 63 Deprecated: Return type of Requests_Cookie_Jar::offsetGet($key) should either b
ITエンジニアがデータサイエンティストを目指すには？
ITエンジニアがデータサイエンティストを目指すには？：ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座（1）（1/2 ページ） それぞれの専門分野を生かした「データサイエンスチーム」を結成すればデータ活用への道は短縮できる。そのとき、ITエンジニアはどんな知識があればいい？ データサイエンティストとして活動する筆者が必須スキル「だけ」に絞って伝授します。 連載バックナンバー はじめに：分析スキルの課題をどう乗り越えるべき？ 昨今では、IT系のメディアのみならず一般雑誌や新聞なども“ビッグデータ”というキーワードを見出しに使っています。この文字を目にしない日がないくらいに多用されていて“バズワード”としてとらえられるケースも少なからずあるようです。 しかし、世界の至る所で――もちろん日本でも、ビッグデータを分析することで新たな知見を見つけて利益を増大した企業や、顧客の購買行動を予測するこ
【キタ・ミナミ】大阪キャバクラ実習マニュアル＆無料チュートリアル
関西で夜の仕事をしようと思ったら、まず大阪を思い浮かべる方が多いのではないでしょうか。 わたしも、大学進学の時に大阪に引っ越しして、そのまま大阪の周辺のキャバクラでキャバ嬢として働くようになったんです。 それから5年、今では大学進学からの正社員っていうルートは選ばずに卒業後もキャバクラで働いてるんだけど（笑） この選択に後悔は全くないし、今は仕事もすごく楽しいんだけど、キャバクラで働く上でお店選び、街選びはすごく大事なんですよね！ 特にキャバクラは街によって時給相場も雰囲気も全然違う。 だから、まずはこれから大阪でキャバ嬢の仕事を始めようと思ってるなら知っておきたい、大阪の街ごとのキャバクラの特徴についてご紹介します！ 大阪のキャバクラの特徴 大阪でキャバクラが有名な街はって聞かれたら、キタとミナミの2種類ですね。 大阪以外に住んでる方はもしかすると大阪府の北側と南側のエリアっていうイメー
Vimを最強のPython開発環境にする2 - Λlisue's blog
本気でPythonをやりたいならあわせて読みたい「え？君せっかく Python のバージョン管理に pyenv 使ってるのに Vim の補完はシステムライブラリ参照してるの？」 2013-06-23 21:30 おしりに追記しました 2013-06-24 10:00 設定等微修正しました 2013-06-24 15:20 quickrunの設定を修正しました 2013-07-03 14:30 間違い等を修正しました 様々な開発環境を試してきましたが、結局Vimに落ち着いてしまっているAlisueです、どうも。 Vimを最強のPython IDEにするを書いてからかれこれ二年ほどが経ちます。 二年もあると新しいVimプラグインが増えるなどし、先の記事内容では最強ではなくなってしまいました。なのでこの辺でもう一度現在の最強をまとめてみたいと思います。 基本方針 プラグイン関係はすべてNeoBu
pythonの機械学習ライブラリscikit-learnの紹介 - 唯物是真 @Scaled_Wurm
scikit-learn(sklearn)の日本語の入門記事があんまりないなーと思って書きました。 どちらかっていうとよく使う機能の紹介的な感じです。 英語が読める方は公式のチュートリアルがおすすめです。 scikit-learnとは？ scikit-learnはオープンソースの機械学習ライブラリで、分類や回帰、クラスタリングなどの機能が実装されています。 また様々な評価尺度やクロスバリデーション、パラメータのグリッドサーチなどの痒いところに手が届く機能もあります。 インストール scikit-learnの他にもnumpyとかscipyとかが必要です。 Windows 64 bit版の人は以下のURLに色々なインストーラーがおいてあるのでおすすめ Python Extension Packages for Windows - Christoph Gohlke その他の人は以下のURLを見て
Twitterネットワークの可視化 - よしなしごと
入門 機械学習の11章でTwitterのネットワーク可視化がトピックになっていて面白そうだったので、Pythonで作成してみました。*1 某Q大の図書館のアカウントを分析してみました。*2大きく2つに分かれていて、左側が図書館関係のアカウント、右側が大学関係のアカウントになっています。図書館関係のアカウントもそのなかで、LSS関係、大学図書館公式、あたりはクラスタになっていそうな感じです。大学関係のアカウントで多くフォローを集めているのは、個人よりも大学関連の情報発信系のアカウントのようです。個人ユーザーとおぼしきアカウントは、図書館系のクラスタよりも密度が低くなっていますね。このあたりに学部ごとのクラスタが出来てないかなぁと期待しているのですが、実際はどうなんでしょうね。 以下にデータとで作成したグラフをいくつか置いておくのでよかったらご覧ください。 https://dl.dropbox
PythonによるDeep Learningの実装（Denoising Autoencoders 編） - Yusuke Sugomori's Blog
今回は、Deep Learningに用いられているDenoising Autoencoders （DA)）のコードを紹介したいと思います。 細かな説明や数式の導出については前回の記事で紹介してありますのでそちらも参考にしてください。 今回も、Pythonで実装しており、numpyのみを使っています。（sysはstderrへの出力に用いているのみなので、なくてもよい） コードは以下。 DAは、Deep Belief Nets（DBN）で言うところの、制約付きボルツマンマシン（Restricted Boltzmann Machine, RBM）の部分に対応しています。 （DBNの記事はこちら、RBMの記事はこちら。） DAの層を積み重ねたDeepなニューラルネットワークは、Stacked Denoising Autoencodersとなりますので、そちらも近々、実装してみたいと思います。
PythonからRを使いたい -だがRPy2おめーはダメだ- - 盆栽日記
経緯 とある事情でランダムフォレストを使いたいのだがrandomForestパッケージは因子のレベルが32までというFORTRAN実装を引きずっており今回のデータには合わない。 ならばとpartyパッケージのcforestを使ってみたが今度はメモリが足りなくなった。 諦めて因子のレベルを32以内にすればいいのだろうが、せっかくなのでPythonを使ってみたい。 で、Scikit-learnにランダムフォレストが実装されてるとのことなので入れてみた。 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scikit-learn Scikit-learnについてはこれでおしまい。 ところで、↑のサイトを眺めているとRPy2がある。 RPy2に関しては当方Win7の64bit環境だが以前は32bitのものしかなくインストールすらうまくいかなかったことを思い出した
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pythonxy - Project Hosting on Google Code
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Plotly: Low-Code Data App Development
GitHub - CamDavidsonPilon/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers: aka "Bayesian Methods for Hackers": An introduction to Bayesian methods + probabilistic programming with a computation/understanding-first, mathematics-second point of v
scikit-learn: machine learning in Python
プログラミング言語 Python 総合情報サイト - python.jp
