言語処理100本ノック（2024年度）
Copied from: Public/Study NLP100 2023 実践的な課題に取り組みながら，プログラミング，データ分析，研究のスキルを楽しく習得することを目指します．具体的には， Unix環境でのターミナルの操作． 研究室の実験環境の体験． Pythonプログラミングのチュートリアル． Pythonの実行環境のインストール． Pythonの基礎． Jupyter notebook, IPython, pipの使い方など． この勉強会では言語処理100本ノック 2020を教材として用います．自然言語処理に関するプログラムを実際に作ってもらい，互いにコードレビューを行います． 問題に対する答えは一つではありません．どんな方法でも構いませんので，自力で問題を解き，他人のコードを読むことで，よいプログラムとは何かを体感してください． This study group aims at
動く「機械学習帳」、東工大教授が講義資料を無償公開 回帰や分類のグラフをアニメーションに
東京工業大学の岡崎直観教授が、大学の講義で使う資料「機械学習帳」をGitHubのホスティングサービス上で公開している。Webサイト上でPythonを実行できる開発環境「Jupyter Book」で作られており、利用者はPythonのコードとその実行結果を見ながら学べる。 同大学が2021年度4Q（12～2月）に開講する「機械学習」の講義ノート。学習できる内容は、単回帰、重回帰、ロジスティック回帰、ニューラルネットワーク、サポートベクトルマシン、クラスタリング、主成分分析、確率的勾配降下法、正則化といった機械学習の重要項目。初学者向けに原理なども丁寧に説明したとしている。 Pythonによって書かれたグラフは、学習回数や変数などで変動するものや3次元の場合はアニメーションとして視覚化されている。
Python Numpy Tutorial (with Jupyter and Colab)
This tutorial was originally contributed by Justin Johnson. We will use the Python programming language for all assignments in this course. Python is a great general-purpose programming language on its own, but with the help of a few popular libraries (numpy, scipy, matplotlib) it becomes a powerful environment for scientific computing. We expect that many of you will have some experience with Pyt
Write yourself a Git!
This article is an attempt at explaining the Git version control system from the bottom up, that is, starting at the most fundamental level moving up from there. This does not sound too easy, and has been attempted multiple times with questionable success. But there’s an easy way: all it takes to understand Git internals is to reimplement Git from scratch. No, don’t run. It’s not a joke, and it’s
spaCy入門 (1) - 事始め｜npaka
以下の記事を参考に書いてます。サンプルは「GiNZA」で日本語対応してます。 ・spaCy 101: Everything you need to know 1. spaCy とは？「spaCy」は、Pythonの自然言語処理ライブラリです。プロダクト用に設計されており、大量のテキストの処理および理解を行うアプリの構築に役立ちます。「情報抽出」「自然言語理解」「深層学習のテキストの前処理」に使用できます。 2. spaCy ではないもの◎ spaCyはWebサービスではありません。 Webサービスではなく、NLPアプリを構築するために設計されたライブラリです。 ◎ spaCyはチャットボットエンジンではありません。 会話型アプリの強化にも利用できますが、チャットボット用に設計されたものではなく、テキスト処理機能のみを提供します。 ◎ spaCyは研究用のソフトウェアではありません。 最新の
早く知っておきたかったmatplotlibの基礎知識、あるいは見た目の調整が捗るArtistの話 - Qiita
English version available on dev.to はじめに matplotlibで作ったグラフの細かい調整は大変です。何をどういじったらいいのかを調べるのにアホみたいに時間がかかることがあります1。「何を」の部分の名前さえわからないこともあります。解決の糸口を掴んだ後も希望通りの見た目を実現するまでの最後のアレンジに苦労することが多いです2。これらの問題は__matplotlibのグラフがどういう要素で構成されていて、それらに対してどういうことができるかを知る__ことでいくらか改善されます。私はひたすらStack Overflowの回答を読むことでいろんなつまづきを時間をかけて乗り越えてきましたが、最近になってようやく公式チュートリアルにこの苦労を回避できたはずのヒントが書いてあることに気づきました。初期にざっと目を通したのですが「なるほど、よくわからん」と判断して読
Django未経験者に送るDjango入門ロードマップ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? これはなんのエントリですか? Djangoに入門したくて躊躇している人を後押しするためのエントリ. Djangoそのものの詳細な解説はしません. Django入門者向けの学習ロードマップです. ご了承下さい. 1. 開発環境とpython仮想環境 まずは開発する土台を整えましょう. Pycharm(IDE) あまりpython触った事がない, という人はPycharmが超おすすめ. Community Editionは無料かつ十分な性能. Visual Studio Code(エディタ) Visual Studio Code プログラマ
Python ヒッチハイク・ガイド — The Hitchhiker's Guide to Python
Python ヒッチハイク・ガイド¶ Python ヒッチハイク・ガイド へようこそ。 これは皆さんの手により生きているガイドです。 貢献したい方は GitHub で fork してください！ この手作りガイドは、初心者と熟練者のPython開発者の両方に、Python のインストール、設定、および使用に関するベスト・プラクティスを日々提供するために存在します。 このガイドは、ほとんど 独断的なもの であり、Python の公式文書では ありません 。 ここでは、すべての Python Webフレームワーク の一覧は見つからないでしょうが、強く推奨されているリストが簡潔に見つかるでしょう。 さあ、始めましょう！ まずは、あなたの探しものがどこにあるかを確認しましょう。
OpenCVでの物体検出器作成 - kivantium活動日記
OpenCVのオブジェクト検出器作成方法についての解説です。 学習データの作成 まず最初にオブジェクト検出器の学習に使う教師データを用意する必要があります。そのためにまずGUIでオブジェクトの位置を指定するGUIツールを作りました。 PythonのOpenCVを使います。 #!/usr/bin/env python #! -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np import sys drawing = False sx, sy = 0, 0 gx, gy = 0, 0 rectangles = [] ok = False def draw_circle(event,x,y,flags,param): global sx, sy, gx, gy, drawing if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN
Python入門 : 4日間コース社内トレーニング
The document describes various probability distributions that can arise from combining Bernoulli random variables. It shows how a binomial distribution emerges from summing Bernoulli random variables, and how Poisson, normal, chi-squared, exponential, gamma, and inverse gamma distributions can approximate the binomial as the number of Bernoulli trials increases. Code examples in R are provided to
How to Write a Language Detector in 50 Lines of Python | Ebook Glue Blog
Ever wonder how Google Chrome knows the language of a web page and offers to translate it when the page is written in a foreign language? Or how Facebook offers to translate your friends’ posts in a foreign language? Detecting languages is surprisingly easy, and it can be used to improve user interfaces without having the user do any work. I stumbled across this ActiveState recipe for a language d
Google's Python Lessons are Awesome
Whether you’re just starting to learn Python, or you’ve been working with it for awhile, take note. The lovably geeky Nick Parlante – a Google employee and CS lecturer at Stanford – has written some awesomely succinct tutorials that not only tell you how you can use Python, but also how you should use Python. This makes them a fantastic resource, regardless of whether you’re just starting, or you’
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【初心者必見】Python中級者になるためのテクニック29選 - Qiita
Pythonによるアクセスログ解析入門 / Tutorial on Access Log Analysis by Python
Google Colab
Kyoto University Research Information Repository: プログラミング演習 Python 2019
Scipy Lecture Notes — Scipy lecture notes
GitHub - instillai/machine-learning-course: :speech_balloon: Machine Learning Course with Python:
pythonの内包表記を少し詳しく - Qiita
GitHub - hamano/explore-flask-ja: Explore Flask 日本語版
