長文日記
PFN発のディープラーニングフレームワークchainerで画像分類をするよ(chainerでニューラルネット1) - 人工言語処理入門
1日ちょっと前に、PFNから新しいディープラーニングフレームワーク"chainer"が公開されました[1]。触ってみた感じの特徴は、pythonのコードで完結するので、システムに組込みしやすそうで、処理の内容も読みやすい。同時に、処理の内容に興味を持たずに使うには難しいという思いでした。ベースにしてあたらしいツールを作るには最適に感じるので、これから、chainerをベースにした様々な用途のツールができるのが期待されます。 CPU用インストール ~ MNISTのトレーニング ここでは、chainerのチュートリアル[1]に書いてあるとおりにインストールと初期タスクをおこなうだけです。 インストールは、githubからソースを落としてきてpython setup.py installでも、pipで入れてもいいと思います。とりあえずここではpip pip install chainer これで
scikit-learnメモ - くじらにっき++
GridSearchCV，RandomizedSearchCVのverboseオプション ドキュメントには単に"Verbosity level."や"Controls the verbosity: the higher, the more messages."としか記載されておらず闇っぽい。 verbose=1では一定の間隔でログを表示，verbose=2ではテスト毎にログを表示，verbose=3ではテスト毎にスコアも含めてログを表示するようなので，私は1か3にすることが多い。 カテゴリ素性を含むpandas.DataFrameをnumpy行列に変換する 1. DictVectorizerを使う 追加のパッケージは不要だけど，一度Pythonの辞書に変換しているので効率が悪そうな気がしなくもない。 stackoverflow.com fastml.com 2. sklearn-panda
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