Photo by Horia Pernea こんにちは。谷口です。 最近「機械学習に興味がある」「いつかやろうと思ってるんだよね……」と言うエンジニアの方をよく目にします。また、その倍ぐらい「機械学習難しすぎて挫折した」という方も見ます。 弊社のITエンジニアにも機械学習を勉強中という人がいますが、特に最初は難しすぎて何から手を付けたらいいのかよく分からず、とても悩んだと言っていました。そこで同じような悩みを抱えている方の参考になればと思い、初心者の頃に参考になった機械学習入門者の方に役立ちそうな記事やスライドを聞いてきました。 また、Pythonには機械学習のためにデータを処理するライブラリ（数値演算をするためのライブラリや図を作成するためのライブラリなど……）がそろっていて、呼び出したり組み合わせて処理したり……といったことがしやすいため、多くの人が機械学習で使っています。コードも短く

当社はCookieを使用して、お客様が当社のWebサイトでより良い体験を得られるようにしています。引き続き閲覧する場合は、プライバシーポリシーに同意したことになります。

Mathematicaクックブックposted with カエレバSal Mangano オライリージャパン 2011-04-25 Amazonで探す楽天市場で探すYahooショッピングで探す 目次 目次 Wolfram Alphaの問題点 Sympyとは？ ブラウザでSympyを使う JupyterでSymPyを使う インストール Sympyの数式処理の例題 多項式展開 方程式をある変数で解く 連立方程式を解く 数値を代入する 微分 積分 テイラー展開 極限 その他 Sympyを使ったエンジニアリング例題 三次元の回転行列を計算する SymPyによるCコードの出力 SymPyはJupyterと一緒に使うとかなり便利 参考資料 MyEnigma Supporters Wolfram Alphaの問題点 以前、Wolfram Alphaがすごいという記事を書きましたが、 myenigma.h

Twitter APIで「他人の全ツイート」は取得できない さて先日から書いてるように、PythonのTweepyというライブラリを使うと、簡単にTwitterのREST APIを操作することができますので、研究で何か分析するときも、これを使えば手軽に分析用のデータが取得できます。レスポンスのデータの中身を読むのが大変ですが、それなりに理解はできてきました。 statsbeginner.hatenablog.com statsbeginner.hatenablog.com ところで、特定のユーザのツイートの傾向を見たいと思った場合、APIで全ツイートを取得したいところですが、残念ながら最新のものから数えて3200件までしか取得することができません。 「自分のツイート」であれば、Twitterが公式に過去の全件を出力する機能を付けてくれていますが（付属情報がほとんど入って来ませんが）

pandas は可視化のための API を提供しており、折れ線グラフ、棒グラフといった基本的なプロットを簡易な API で利用することができる。一般的な使い方は公式ドキュメントに記載がある。 Visualization — pandas 0.17.1 documentation これらの機能は matplotlib に対する 薄い wrapper によって提供されている。ここでは pandas 側で一処理を加えることによって、ドキュメントに記載されているプロットより少し凝った出力を得る方法を書きたい。 補足 サンプルデータに対する見せ方として不適切なものがあるが、プロットの例ということでご容赦ください。 パッケージのインポート import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('ggplot') import matplotlib as mpl m

主観的な観点からPythonとRの比較した記事は山ほどあります。それらに私たちの意見を追加する形でこの記事を書きますが、今回はこの2つの言語をより客観的な目線で見ていきたいと思います。PythonとRを比較をしていき、同じ結果を引き出すためにはそれぞれどんなコードが必要なのかを提示していきます。こうすることで、推測ではなく、それぞれの言語の強みと弱みの両者をしっかりと理解できます。 Dataquest では、PythonとRの両方の言語のレッスンを行っていますが、データサイエンスのツールキットの中では両者ともそれぞれに適所があります。 この記事では、NBA選手の2013/2014年シーズンの活躍を分析したデータセットを解析していきます。ファイルは ここ からダウンロードしてください。解析はまずPythonとRのコードを示してから、その後に2つの異なるアプローチを解説し議論していきます。つま

Pythonでマルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)を実行できるライブラリ、PyMC3のチュートリアルの訳を書いてみました。タイトルにあるように、原文をそのままではなく意訳を超えた「超訳」です 原文のURL http://pymc-devs.github.io/pymc3/getting_started/ イントロダクション（だいぶ省略） 確率的プログラミング(Probabilistic programming : PP)は柔軟なベイズ統計モデルをプログラムで行うことを可能にします。 PyMC3は新しいオープンソースの確率プログラミングフレームワークで、No-U-Turn Sampler (NUTS; Hoffman, 2014)や、ハミルトニアンモンテカルロ法 (HMC; Duane, 1987)のパラメーターの自己チューニングなど、次世代のマルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)が使える

IT/Web業界のエンジニア専門の 転職エージェント「TechStars」が あなたのキャリアデザインを徹底的にサポートします。 ※ TechStars Agent、SalesStars Agentの実績の合算。 ※1 入社1176名に対し16名の早期退職者（入社後3か月未満の退職者） ※2 2026年1月時点

はじめに 自然言語処理と Python のトレーニングのため，東北大学の乾・岡崎研究室 Web ページにて公開されている言語処理100本ノックに挑戦していきます．その中で実装したコードや，抑えておくべきテクニック等々をメモしていく予定です．コードについてはGitHubでも公開しています． 教科書は『Python入門 2&3対応（細田謙二ら著，秀和システム）』を使用しています． スタートアップに際して参考にさせていただいた記事をご紹介いたします．参考にしすぎてる感も否めないので，不快に感じられたらご連絡ください． http://qiita.com/tanaka0325/items/08831b96b684d7ecb2f7 ズブの素人なので記法が統一されてなかったり，Python 2/3 関係が混在していたりと大変お見苦しいのですが，ご指摘いただければ幸いです．実行環境自体は Python 2

プロフェッショナルとしての成長「問題の深掘り」が導く真のスキルアップ / issue-analysis-and-skill-up

root権限がない一般人が，python2系列をインストールする手順についてのメモ． 一言概要 ソースからビルドします． なぜ必要か root権限を持つユーザはこんなことを考える必要はほとんどない． しかし，root権限のないただの人の場合，pipやeasy_installなどでたった1行で済むパッケージのインストールすらできない（というのは一部嘘ですが :-p ）．また，共用マシン環境の場合，自分の都合だけで勝手にpythonのバージョンを上げたりパッケージを追加更新したりできない点もネックになる． インストールする インストール先: /home/akisato/src/downloads/python-2.7.6rc1とする． python: ちょっと古いけど，python 2.7.6 RC1を想定． OS: CentOS 6系列を想定するが，たぶん他のlinux OSでもOK. bz

Pythonのコマンドラインオプションパーサーライブラリdocopt, schemaを使う 2013/11/26 | 所要時間 約4分 Pythonには標準でコマンドラインオプションを解析するモジュールがついてるんですが、 愚直に書いてるとすごくだらだらと長くなってしまうし、ぱっと見わかりづらいですよね。 それにPython2.7以上とかだったりで、結局古い方のモジュール使わないといけないし・・・とか。 そこで簡単にオプションをパースできるdocoptとschemaについて紹介します。 docopt docopt - Pythonic argument parser, that will make you smile docoptはPython2.5から3.3まで対応してます。 普通のパーサーはオプションのプログラムを書いて、そこからヘルプの文字列を生成したりするのですが、 docoptの

(訳注：2016/1/5、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) よくある主観的で痛烈な意見を題名に付けたクリックベイト（クリック誘導）記事だろうと思われた方、そのとおりです。以前指導してくれた教授から教わったある洞察/処世術は、些細でありながら私の人生を変えるマントラとなったのですが、私がこの記事を書いたのはそれによるものです。「同じタスクを3回以上繰り返す必要があるなら、スクリプトを書いて自動化せよ」 そろそろ、このブログはなんだろうと思い始めているのではないでしょうか。半年振りに記事を書いたのですから。ツイッターで書いた Musings on social network platforms（ソーシャル・ネットワークプラットフォームについてじっくり考える） はさておき、この半年の間書き物をしていないというのはうそです。正確には、400ページの 本 を書きました。

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?

Gradient Boosting Decision Tree の C++ 実装 & 各言語のバインディングである XGBoost、かなり強いらしいという話は伺っていたのだが自分で使ったことはなかった。こちらの記事で Python 版の使い方が記載されていたので試してみた。 puyokw.hatenablog.com その際、Python でのプロット / 可視化の実装がなかったためプルリクを出した。無事 マージ & リリースされたのでその使い方を書きたい。まずはデータを準備し学習を行う。 import numpy as np import xgboost as xgb from sklearn import datasets import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('ggplot') xgb.__version__ # '0.4' ir

何の話かというと RStudioではじめるRプログラミング入門 作者: Garrett Grolemund,大橋真也,長尾高弘出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2015/03/25メディア: 大型本この商品を含むブログを見る 某編集長から上記の書籍が送られてきて、「これは、次はRの本を書けという指示か？？？？」と勘ぐってみたものの、筆者はPython派なので、「これと同じことは全部Pythonでもできるんだよー」と言いたくなって、このエントリーを書き始めた次第です。ちなみに、この本、Rの入門書としてはよくできているので、これのPython版ができたら、それはそれで役に立つ気もします。 なお、このエントリーでは、あくまでコードの部分だけを書き直して、RとPythonの差異についての説明だけを行ないます。コードそのものの説明については、上記の書籍をご購入ください。 環境準備 IP

Keep up to date on Introduction to Modeling and Analysis of Complex Systems at http://bingweb.binghamton.edu/~sayama/textbook/! Introduction to the Modeling and Analysis of Complex Systems introduces students to mathematical/computational modeling and analysis developed in the emerging interdisciplinary field of Complex Systems Science. Complex systems are systems made of a large number of microsc

今流行の（たぶん）PythonのWeb frameworkであるTornado。 Facebookの中の人が作ってるらしい。Instagramでも使ってるおーって、なんかの記事で見た。 概要をまとめると、ノンブロッキングでイベントル〜プな比較的シンプルに書かれた軽量で爆速なフレームワークでC10Kファイヤー（まとめ適当！）、らしい(・へ・) Documentは良い感じなんだけれど、Webに使い方の情報が少ない気がする(Flaskとかと比べると)。 何回か使ってて結構ハマったというか、ソースコード読まないとこれわからんだろ！という部分も多々。 それはさておき、ウェブサービスを作るときにログインの部分は結構使うよね、 そしていつも”あれ、これどう書くんだっけ？”ってなるよね。 ということでとりあえずTornadoでLoginしてみよう！ フォルダの構成 今回の構成はこんな感じ。大体Flaskと