PythonでAmazon Product Advertising APIを使う - 人工知能に関する断創録
以前、Amazon Web Serviceで書籍情報を取得する（2008/12/20）というエントリを書きましたが、2009年8月15日から新しく認証が導入されてそのままでは使えなくなっていることに気がつきました。サービス名もProduct Advertising APIに変更されたそうです。AmazonのWebサービスはときどき使いたくなるのでPythonから使う方法を改めて調べてみました。以下のサイトを参考にさせていただきました。 Product Advertising API アマゾンAPIを使うのに2009年8月15日から認証が必要になるらしい AmazonアソシエイトWebサービス改めProduct Advertising APIの電子署名について調べてみました Python + Amazon = Pyzon amazon.py まず、Pyzonを参考にアイテムID（ASIN、I
WindowsでMeCab Pythonを使う - 人工知能に関する断創録
日本語の文章を単語に分割するには形態素解析を使います。日本語の形態素解析には、ChaSen、MeCab、Yahoo!形態素解析などがあります。ナイーブベイズを用いたブログ記事の自動分類（2010/7/3）でMeCabをPythonから使う方法を簡単にまとめましたが、MeCabはよく使うので再度まとめ直して独立したエントリにしました。Yahoo!形態素解析の使い方は、Yahoo!形態素解析API（2009/4/15）で書きました。 Windowsへの導入方法 MeCabは高性能な形態素解析モジュールでPython、 Ruby、Perl、Javaなどさまざまな言語から使えます。Mac OS XとLinuxでは簡単にコンパイルしてインストールができるのですが、WindowsではMinGWやVisual Studioのインストール、コードの修正が必要でかなり面倒くさい。そこで、Pythonモジュー
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/
Google AJAX Language APIをPythonから使う - 人工知能に関する断創録
機械翻訳のWebサービスがないか探していたのですが、Google AJAX Language APIってのを見つけました。本来はJavascriptから使うみたいですが、Pythonからも使えたのでまとめときます。結果はJSONでかえってくるのでその解釈にsimplejsonというPythonライブラリが必要です。 #coding:utf-8 import urllib import simplejson def translate(query, frm="en", to="ja"): query = query.encode("utf-8") data = {"q":query, "v":"1.0", "hl":"ja", "langpair":"%s|%s" % (frm, to),} f = urllib.urlopen("http://ajax.googleapis.com/aja
PythonからYahoo!形態素解析APIを使う - 人工知能に関する断創録
集合知プログラミングのp.349を参考にYahoo!が提供する形態素解析のWebサービスをPythonから使ってみた。形態素解析をWebサービスでやるなんて遅くて使い物にならなくね？ChaSenかMeCab使うよ！って使う前は思ってたのだがやってみたら驚くほど快適。かなり高速に結果を返してくれる。しかも、Yahoo!が作った特別な辞書を使っているらしく、IPAの辞書に比べて固有名詞の抽出精度がかなり高い印象を受けた。使う上での壁は、 Yahoo!デベロッパーネットワークに登録してアプリケーションIDを登録しなくちゃいけない 1日で1つのIPアドレスにつき50000万リクエストまで 1回のリクエストは100KBまで くらいか？Yahoo!のIDを持っていれば、アプリケーションIDの登録はWeb上で簡単にでき、審査もない。 Pythonで使う場合は、HTMLを解析するBeautifulSoup
OpenBayesの使い方（1） - 人工知能に関する断創録
ベイズネットワークのゲームへの応用（2008/5/2）の続き。というわけでPythonのベイズネットのライブラリであるOpenBayesの使い方をちょっとまとめておきます。 ここでは、OpenBayesのチュートリアルにあるSprinklerというベイズネットを作成してみます。この例はいろんなとこでよく見るなぁ。 このベイズネットのノードは、 Cloud (C) : 曇っているか？ Sprinkler (S) : スプリンクラーで水をまいたか？ Rain (R) : 雨が降ったか？ WetGrass (W) : 芝生が濡れているか？ を表している。各ノードはTrue(1)かFalse(0)の２値を取る。矢印は因果関係を表している。 C→S : 曇っているかによってスプリンクラーを使うか決まる C→R : 曇っているかによって雨が降るか決まる S→W : スプリンクラーを使ったかによって芝生
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