ディープラーニング入門：Chainer チュートリアル
Chainer チュートリアル 数学の基礎、プログラミング言語 Python の基礎から、機械学習・ディープラーニングの理論の基礎とコーディングまでを幅広く解説 ※Chainerの開発はメンテナンスモードに入りました。詳しくはこちらをご覧ください。 何から学ぶべきか迷わない ディープラーニングを学ぶには、大学で学ぶレベルの数学や Python によるプログラミングの知識に加えて、 Chainer のようなディープラーニングフレームワークの使い方まで、幅広い知識が必要となります。 本チュートリアルは、初学者によくある「まず何を学べば良いか」が分からない、 という問題を解決するために設計されました。 初学者は「まず何を」そして「次に何を」と迷うことなく、必要な知識を順番に学習できます。 前提知識から解説 このチュートリアルは、Chainer などのディープラーニングフレームワークを使ったプログ
『機械学習のエッセンス』はゼロからガチで機械学習を生業にしたい人が「いの一番に」読むべき一冊 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
機械学習のエッセンス -実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム- (Machine Learning) 作者: 加藤公一出版社/メーカー: SBクリエイティブ発売日: 2018/09/21メディア: 単行本この商品を含むブログを見る発売されてからだいぶ経ちますが、構想段階の頃より著者の「はむかず」さんこと加藤公一さんからお話を伺っていて注目していたこちらの一冊をようやく一通り読みましたので、サクッと書評めいた何かを書いてみようかと思います。 各章の概要 言うまでもなく実際の内容は皆様ご自身でお読みいただきたいのですが、これまでの書評記事同様に概要を簡単にまとめておきます。 第01章 学習を始める前に Python環境やAnacondaのインストールについての説明もなされているんですが、重要なのは後述する「本書は何を含まないか」という節。ここに本書の狙いの全てが書かれていると言って
Pythonの学び方と,読むべき本を体系化しました2018〜初心者から上級者まで - Lean Baseball
【2021/1/11】2021年版を公開しました 【2020/1/9】2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ 【2019/8/12】一部書籍のリンクを最新版に更新しました 【2018/12/24追記】最新版を公開しました！「Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball」 機械学習にWebアプリ,そしてFintechと,今年（2017年）は昨年（2016年）以上にPython界隈が賑やかな一年でした. Pythonでお仕事と野球データ分析を生業としている@shinyorke（野球の人）ですこんにちは. このエントリーでは,そんなPythonの学び方・本が充実した今年から来年（2018年）に移るにあたり, 最短距離でPythonレベルを上げるための学び方・読むべき本の選び方〜2018 をまとめてみました.
【Python】スクレイピング→データ収集→整形→分析までの流れを初心者向けにまとめておく ～Pythonに関するはてな記事を10年分スクレイピングし、Pythonトレンド分析を実際にやってみた～ - Qiita
【Python】スクレイピング→データ収集→整形→分析までの流れを初心者向けにまとめておく ～Pythonに関するはてな記事を10年分スクレイピングし、Pythonトレンド分析を実際にやってみた～Pythonスクレイピングpandasデータ分析 やりたいこと はてなブックマークで、Python記事を検索しトレンドを分析 はてなブックマークにSeleniumでログイン ブックマーク数をスクレイピング 時系列比較を行う バズるタイトルを分析 実装方法 詳しくは下記記事を参考にしてください。Pandasを利用したデータ分析まで載せています。 【Python】スクレイピング→データ収集→整形→分析までの流れを初心者向けにまとめておく ～Pythonに関するはてな記事を10年分スクレイピングし、Pythonトレンド分析を実際にやってみた～ 実装 from selenium import webdri
PythonユーザのためのJupyter実践入門 - JupyterユーザーによるPython ユーザーのためのJupyterの本 - Witch on the Other Shore
2017年9月9日に、書籍『PythonユーザのためのJupyter[実践]入門』（以下、本書）が発売になりました。僕含めた4名の著者による共著本です。 PythonユーザのためのJupyter[実践]入門 作者: 池内孝啓,片柳薫子,岩尾エマはるか,@driller出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2017/09/09メディア: 大型本この商品を含むブログを見る 何の本か 書名に Jupyter とあるとおり、Jupyter Notebook を取り扱った書籍です。同時に、pandas 基礎、Matplotlib および Bokeh 詳解をメインコンテンツとした書籍でもあります。 jupyter.org 本書の見出しを以下に記載します。 第1章: Jupyter Notebookを導入しよう 第2章: Jupyter Notebookの操作を学ぼう 第3章: pandasでデータを
Finally we can use Ruby in data science; I will talk about that in RubyKaigi 2017
I'm Kenta Murata, a researcher at Speee Inc. I released the first stable version, 1.0, of PyCall library a few days ago *1. PyCall provides a mechanism to call Python interpreter from Ruby. Using PyCall, you can use Python's famous tools for data science from Ruby in a generic way. In RubyKaigi 2017, that is held on for 3 days from 18th in the next week, I will talk about the current situation of
初心者がPythonを覚える為の本の選び方を体系化してみた(2017版) - Lean Baseball
【2020/1/9更新】2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ 【2018/12/24追記】最新版を公開しました！「Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball」 ※2017/12/24 最新版をこちらに上げました、この内容は古いのでこちらを見ていただけると幸いです🙇♂️ Pythonの学び方と,読むべき本を体系化しました2018〜初心者から上級者まで こんにちは.野球(とグルメ)の人です. 会社と仕事はメッチャ楽しいのですが,今日はそれと関係なくPythonの話題を久々に.*1 昨年から,「AI（えーあい）」だの「でぃーぷらーにんぐ」だの「機械学習」といったワードとともにPythonを覚えようとしている方が多いらしく, 何から学ぶべきか 何の本がオススメか 簡単に覚えて僕もいっちょ前に「えーあい
Google、PythonのコードをGo言語に変換して実行する「Grumpy」発表
米Googleは1月4日（現地時間）、PythonのコードをGo言語に変換して実行するランタイム「Grumpy」を発表した。Grumpyは、同社が抱えている問題を解決するために作られたという（GitHub）。 GoogleはさまざまなサービスでPythonを用い、何百万行ものコードを実行している。例えば、youtube.comとYouTubeのAPIは主にPythonで書かれており、YouTubeのフロントエンドはCPython 2.7上で動作しているという。 しかし、CPythonの制約によって複数の処理を同時並行で行うコンカレント処理をうまく実行するには限界があり、そうした処理に優れたGo言語で実行するために開発されたのがGrumpy。Googleは、Grumpyによって既存のPythonプロジェクトをGo言語に置きかえることを目指しているという。 Grumpyは、C拡張モジュールのサ
データサイエンティストを目指す人のpython環境構築 2016 - Qiita
pythonの環境構築について "python 環境構築"でググると20万件くらいヒットしますが、割と内容が古いです。 タイトルにはデータサイエンティストと書いてありますが、データサイエンティスト以外にもanacondaはおすすめです。 2.x or 3.x? 3.xは動かないライブラリが多いので2.x推奨 > 3.xで動かないライブラリがある、くらいまで来ました。 easy_installでpipを入れて、setuptoolsも入れて、でもwheelというのもあって... > 古いです。 virtualenv 必須 > そんなこともないです。 winでは64bitは不具合が多いので32bit推奨 > 古いです。 winでは非公式バイナリからダウンロードしてインストール > お世話になりましたが、最近は使っていません。 2016版 OS毎python環境構築法決定版 Windows: an
Pythonではじめる野球プログラミング PyCon JP 2014 9/14 Talk Session
Pycon JP 2014発表資料です。 ピタゴラス勝率とBABIPについて、Django他で可視化しました。
無料で作るWebサービス Herokuを使ってWebサービスを作ってみた（後編） - 今日学んだこと
前回の続きです。 無料で作るWebサービス Herokuを使ってWebサービスを作ってみた（前編） - 今日学んだこと 作ったアプリをherokuに上げます なお、参考にしたのはこちら Getting Started with Django on Heroku | Heroku Dev Center heroku toolbeltのインストール 僕が試している環境はubuntuなのでubuntuでのやりかたですが、macでも変わらないと思います。 $ wget -qO- https://toolbelt.heroku.com/install-ubuntu.sh | sh で、heroku使うためのツールがインストールされます。gemから入れるのが一般的っぽいんだけど、うまく動かなかったのでこちらで。マジruby嫌い・・・ 環境の吐き出し Djangoのmanage.pyがあるディレクトリに
無料で作るWebサービス Herokuを使ってWebサービスを作ってみた（前編） - 今日学んだこと
休日。何かしなければという焦りがあるんだけど、何をしようか思いつかない。 現在の飯のタネである（僕はいわゆるSIer）システム系の勉強を、最近してないことに気づいてはいるんだけど、インフラの構築に気が行ってしまって、なかなかスタートを切れない（どうせなら借りているVPSに対して色々と自動化して・・・と）。 そこでインフラの部分に気を取られることは無いHerokuを使って、何か作ってみることにした。 >> できあがったもの >> http://studysuggest.herokuapp.com ※後ろの方にも書いてますが、綺麗に何かを作るより、まず動くものを作って公開するというのを主題にしてます。 Herokuとは ざっくりとまとめると 高負荷でなければ無料で利用できる 定期的にバックグラウンドで◯◯動かす みたいな事やると、無料枠超える可能性出てくるので注意 gitにソースを上げて、流し
【Python】GitHub式MarkdownをHTMLに変換し、更にJavaScriptとかの危険なタグを除去しよう - あのねノート。
2014-09-12 【Python】GitHub式MarkdownをHTMLに変換し、更にJavaScriptとかの危険なタグを除去しよう python やり方 Markdownは最高 僕はMarkdownは最も最高なマークアップ言語の一つだと思います。なぜならGitHubが全般的に採用しているからです。この文章も全てMarkdownで記述されています。こうやってブログを書いていられるのもMarkdownが使えるからだと思っています。 普通にマークダウン python-markdownを使います。pip install markdownしてfrom markdown import markdownしてhtml = markdown(raw)でポコンとHTMLが生まれます。 GFMを扱う そして世の中にはGitHub式Markdownというものがあります。GitHub Flavored M
Javaはスクリプト言語より速い･･･のか？
『プログラミング言語人気TOP10の簡易解説』という記事が人気を呼んでいたのだが、軽快な語り口で面白い読み物だが、語弊がありそうな部分がある。その中で特に、「（Javaは）実行速度はCに及ばないもののスクリプト言語よりは数十倍速い」とある部分が気になったので、簡単な例で検証してみた。 1. Python、PHP、Java、Cで不適切な速度比較を行う 最初にコーディングが不適切な場合にプログラミング言語の速度比較を行うと、通説と異なる結果になる事を示したい。 Ubuntu Linuxで、オブジェクトをなるべく使わずに、順列の整数を100万個生成し、ランダムにシャッフルし、クイックソートを行ったときの経過時間を、timeコマンドで計測したものだ。ソート前、ソート後に配列の内容を、", "で連結して標準出力に書き出している。また、PythonはAPIをなるべく使ったもの（*無し）と、なるべく使わ
プロが仕事で使う場合にApp Engineでどの言語を選べばいいのか - ひがやすを技術ブログ
App Engineではどの言語を使えばいいのか - yvsu pron. yasで書いたとおり、App Engineで使う言語は、素のSDKで比べるとPythonの方がJavaより断然出来がいい。 ただ、仕事で使う場合は、素のSDKで開発することはなく、何らかのフレームワークを使うことが普通です。App Engineに特化したKay frameworkやSlim3のレベルで比べるとそんなに違いはありません。 これは、単純なリクエストの処理だと、Javaの方が10倍速いが、実際に行われている処理で比べるとそんなに違いはないのと似ています。 私は、Javaを使っているので、Javaへの評価が良くなりすぎないように、意識的にJavaのデメリットを強調し、Pythonのメリットを強調していますが、実際の仕事で使うレベルにおいては、差はほとんどないということです。 んんーーーー。 たまには本音を書
JavaとPythonでGoogle WaveのRobotを作るには（1/4）－＠IT
株式会社鳥人間 郷田まり子 2009/10/22 ついにプレビュー公開が始まった、リアルタイム＆（ポーリングによる）擬似プッシュ型のコミュニケーションとコラボレーションのプラットフォーム「Google Wave」の特集です。その概要と「Gadget」「Embed」「Robot」という3つの拡張APIを使ったWaveの作り方を徹底解説します Google WaveのRobotをGoogle App Engineに作る 前編の「プレビュー公開が始まったGoogle Wave「超」入門」では、Google Waveの概要や、クライアントサイドのGadgetとEmbedについて解説しました。後編の今回は、クラウドサイドのRobotについて解説します。 前編でも説明しましたが、Robotは一般参加者と同列の参加者として、Wave上で発言をしたり、画像を張ったりと、自動でコミュニケーションするソフトウ
Fernando Meyer Writing a domain specific language DSL with python
Writing a domain specific language DSL with python Written Saturday 05 September 2009 by Fernando Meyer. A domain-specific language is a piece of software designed to be useful for a specific task in a fixed problem domain, they're gaining popularity because they enhance productivity and reusability of artifacts. DSLs also enable expression and validation of concepts at the level of abstraction of
Overview — Sphinx v1.0 (hg) documentation
ダウンロード このドキュメントはバージョン1.0 (hg)のためのものです。まだリリースされていません。 Mercurialリポジトリのコードを利用するか、Python Package Indexにあるリリースバージョンを探してください。 疑問? 意見? Googleグループへの参加: もしくは、FreeNodeの#python-docsチャンネルへどうぞ 何か気づいたことがあれば、issue trackerを使用して通知することもできます。 Sphinxは知的で美しいドキュメントを簡単に作れるようにするツールです。Georg Brandlによって開発され、BSDライセンスのもとで公開されています。 このツールはもともと、新しいPythonのドキュメントの変換のために作られました。そして、今までに数々のPythonや、他の言語で開発されているプロジェクトに対して、すばらしいドキュメンテーシ
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