機械学習のためのPythonの基礎「NumPy」を学ぶ - learning.ikeay.net
機械学習といえば「Python」です。なぜPythonなのかというと、数値演算や機械学習に関するライブラリがたくさん揃っているからだそう。行列がとても扱いやすいNumPy、グラフ描画が簡単にできるmatplotlib、機械学習のscikit-learnなどなど… 機械学習ではこの３つのライブラリを大いに活用します。 まずは今回はscikit-learnを使った機械学習ではかなり重要になってくる「NumPy」を学びます。 私はPythonもはじめてなのでまずはPythonの概要を把握しつつ、「100 numpy exercises」というNumPyを基礎から学べる問題集を写経して学習したいと思います。 環境構築 まずは環境構築です。詳しくは下記のリンクに飛んで確認いただきたいのですが、Macの場合は、Pythonのバージョン管理システムである「pyenv」と、分析環境を構築するのに便利な「A
第1回 メタプログラミングの光と闇 | gihyo.jp
皆さんこんにちは。 今回から数回にわたって、8月20日（土）に、東京ドームのすぐそばにある文京シビックホールで開催する軽量言語のイベントLL Planetsを紹介する記事を書いてゆくことになりました。初回となる今回は、「メタプログラミングの光と闇」というパネルセッションについて紹介します。 メタプログラミングとは 「メタプログラミング」という言葉自体は、比較的多くの方が耳にしたことがあるはずです。「メタ」とはもともと「高次の」「～を超えた」という意味を持つギリシャ語です。接頭辞なので名詞などの前に付けて使います。たとえば「メタ小説」と言えば小説自体を題材にした小説ですし、「メタ認知」と言えば認知という行為自体を認知するため手法を指します。ある手法や事象を入れ子のように内包してより高次にし、客観化することを「メタ化する」などと言ったりします。Webの世界でよく聞く「メタデータ」も、デ
Ansible + Mackerel APIによる1000台規模のサーバオペレーション - ゆううきブログ
Ansible と Mackerel API を組み合わせて、1000台規模のサーバ群に対して同時にパッケージの更新やその他のサーバオペレーションのための方法を紹介します。 タイトルに Mackerel とありますが、それほど Mackerel に依存しない話です。 (AnsibleとDockerによる1000台同時SSHオペレーション環境 - ゆううきブログに続編を書いています。) 背景 社内では、サーバ構成管理ツールとして Chef を使用しています。 Chef Server は運用が大変なので使用しておらず、knife-solo と Mackerel APIを組み合わせてホストと Chef role とのマッピングに Mackerel のロール情報を用いています。 また、Mackerel の Ruby クライアントを利用して recipe 内で API を叩いて、Mackerel か
話題のクローラー・スクレイピング！PythonならScrapyが超優秀な件
Rubyによるクローラー開発技法 読書会 第2回(兵庫県)に参加しました Nov 1st, 2014 1:05 pm | Comments 11月1日 Rubyによるクローラー開発技法 読... [amazonjs asin="4797380357" locale="JP" tmpl="Small" title="Rubyによるクローラー開発技法 巡回・解析機能の実装と21の運用例"] こういう会に参加すると、自分の知識の狭さを痛感してもっと勉強しなきゃなぁという気になります。また次回も参加させてもらいたいです。参加者の皆さん、色々ご教示いただき、ありがとうございました。 読書会では本の内容から広がった話がとても面白かったです。個人的には、Rubyのクローラー本の中身を実際に使うということは少ない気がしましたが、他の人がどのようにスクレイピングをしているのかということを知ることができたのは
第3回 勉強会に行ったら世界が広がりました | gihyo.jp
本連載では、現在執筆中の技評SE選書には掲載していない、オリジナルのコンテンツをお届けしています。IT技術者が勉強をする場合のゴールとして、技術を身につけて自由自在にその技術を使えるようにする、というものがあると思います。今回はそれとは別の到達点として「転職」を取り上げたいと思います。勉強会を通じて適職を見つけ、転職をした人が周りに何人もいます。彼らを見てみると、転職が成立した条件として、次の3項目の共通項がありました。 実力、もしくは将来のための勉強の習慣を身につけた 自分の実力や将来性をきちんとアピールできた 受け入れ側のニーズとマッチした 今回は、勉強会に参加し転職のチャンスを掴んだお二人と、その転職先の社長さんを加えた三人の方々に、勉強や勉強会について語っていただきました。話に夢中で写真を撮り忘れました。文字ばかりですみません。 佐藤治夫さん（twitter：@haru860）株式
ブックマーク必須、Ruby関連の厳選リンク集「Awesome Ruby」 | ソフトアンテナ
今の時代、Googleで検索するだけでたくさんの情報をみつけることができますが、見つかった情報が本当に価値がある情報なのかどうか、限られた時間で見極めるのはなかなか大変なことだと思います。 そのような時に利用したいのがキューレーションリスト。「Awesome Ruby」はRuby関連ライブラリやリソースへの厳選されたリンク集で、用途ごとに定番情報へのリンクが張られているので、ざっと概略を知りたいときに役に立ちそうです。 例えば、ファイルアップロードでは、環境構築ツールではrvmとrbenvが、ファイルアップロードではpaperclip、carrierwave、dragonflyなどのライブラリの名前が挙げられていて、このチョイスは誰もが納得するところではないでしょうか。 Ruby用だけではなく、Go、PHP、Python用のリンク集もあるようですのでこちらもどうぞ。 awsome-go /
スクレイピングするなら『ScraperWiki』使うといいよ|ガジェット通信 GetNews
Web ページからデータを抽出してデータベースに突っ込むことに性的興奮を覚えるみなさん、『ScraperWiki』 *1 使うとキモチイイですよ。以上です。 そうではないみなさんには少々の説明が必要かと思いますので少々書きます。 *1：ScraperWiki http://scraperwiki.com/ 『ScraperWiki』はスクレーパ（Web ページをスクレイピングするスクリプト）とスクレイピングで得られたデータを共有しようぜっという Web サービスです。Wikiと名が付いていますが、Wikiっぽいページ構成になってるわけではなく、スクレーパやデータを誰でも編集できるようにして成果を共有するという理念がWikiと共通しているのが由来みたいです。 『ScraperWiki』を使うとスクレーパを作るのがラクになります： ・Webベースのエディタでスクレーパを書き、その場で実行できる
RubyとPythonの違いからガベージコレクタを理解する - ワザノバ | wazanova.jp
http://patshaughnessy.net/2013/10/24/visualizing-garbage-collection-in-ruby-and-python Pat Shaughnessyが、ブタペストで開催されたRUPY2013でのプレゼンの前半を自らのブログで紹介しています。 ガベージコレクタは、「ゴミを集める」という行為だけでなく、「新しいオブジェクトのためにメモリをあてがう。」「不要なオブジェクトを見つける」「不要なオブジェクトからメモリを取り戻す。」という、人間の心臓が血液を浄化するような働きをしている。 この簡単なコードサンプルを見ると、RubyとPythonの記述はよく似ているが、それぞれの言語の内部でのインプリの仕組みは違う。 1) Rubyのメモリ Rubyは、コードが実行される前に、数千のオブジェクトを先につくり、それをリンクされたfree listに置
Rubyの会社でPythonistaが3ヶ月生き延びた話
2. 自己紹介 @tokoroten 好きな言語はPythonとawk 画像処理、セキュリティ、自然言語処理、機械学習 2012年2月 ドリコム中途入社 前職は某通信会社研究所、会社を三年で辞めた若者 入社時点でRuby経験ゼロ うんこ部屋入社 http://onk.bz/data/2008-02-24/1000speakers2.html ソーシャルゲーム基盤開発本部 R&D&火消し&インフラ＆データ収集&データ解析 ＝高機能雑用 3. 本日のアジェンダ データ解析の仕事の紹介 データ解析の基盤の紹介 データ解析の仕事の流れ データ解析の恐怖 ソーシャルゲーム屋の仕事の速さ Rubyの会社でRubyを書かないお仕事 リクルーティング的な何か 4. ドリコムのデータ解析基盤 データ解析 Hadoop Hive MySQL Rubyでゴリゴリ Pythonでゴリゴリ VBAでデータ加工 詳し
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