Python 機械学習プログラミング データ分析ライブラリー解説編
「ITエンジニアのための機械学習理論入門」で提供しているサンプルコードに含まれるデータ分析ライブラリ（NumPy/pandasなど）を解説した資料です。 下記の書籍のサンプルコードが理解できるようになることが目標です。 - ITエンジニアのための機械学習理論入門(技術評論社) - http://www.amazon.co.jp/dp/4774176982/ 2015/10/25 ver1.0 公開 2015/10/26 ver1.1 微修正 2016/05/25 ver1.4 subplotの順番を修正 2016/11/15 ver2.0 改訂版公開 2016/11/16 ver2.1 改行幅修正 2017/01/10 ver2.2 微修正 2017/01/12 ver2.3 微修正
Pythonと遺伝アルゴリズムを使って巡回セールスマン問題を解く : 機械学習など
2014年10月30日22:43 Pythonと遺伝アルゴリズムを使って巡回セールスマン問題を解く カテゴリ komq Comment(0) Pythonを勉強中です。Pythonの勉強の一環としてこの問題に取り組ました 。 Pythonの勉強を始めたばかりなので コードの書き方が甘いかもしれません。 解きたい都市座標をまとめたpoint_table.txtを作成し、それをプログラムが読み込みます。 実行すると１世代ごとの最良解がアニメーションで表示されるようにしました。ぜひ実行してみてください。 バージョンは2.x対応です。 ただちょっと20都市になってくると局所最適化に陥ることが多いです。。まだまだ改良の余地はあると思います。おおまかなアルゴリズムは以下のようになってます。 １．p_pathリストを用意。初期解をP_SIZE個作っていれる。２．q_pathリストを用意。p_pathリス
Visual StudioでPythonを書くべき理由 | POSTD
最近、 Visual Studio 2015 がリリースされました。Pythonにも対応しており、 Python Tools for Visual Studio （PTVS）を使うことで、編集やインテリセンス、デバッグ、プロファイリング、Azureへのパブリッシングなど、ほとんど全ての機能が利用可能です。その詳細や ビデオチュートリアルの一部、ドキュメンテーション、その他のソース はvisualstudio.comで見ることができます。また、 Python Tools 2.1 や Python Tools 2.2 beta についてはリンク先のブログ記事をご覧ください。今回の投稿では、Pythonで仕事を始める際にVisual Studioの使用を検討すべき理由について話していきたいと思います。 非常に便利なインテリセンス 何だかインテリセンスについてはいつも話していますね。Visual
趣味プログラミングの勧め：仕事しながら1週間で作ったサービスを紹介してみる - 今日学んだこと
2019/1/1追記：メンテの気力もなくなり、でもサーバー代はかかっており・・・という状況なのでクローズしました １週間ほどブログの更新をサボっていたんですが、何をしていたかというと新しいWebサービス作ってました。 作ったもの http://www.programmerprofile.net/ ソースも公開しちゃうよ！ nakazye/ProgrammerProfile · GitHub 何コレ？ プログラマーのツイッターアカウントを言語毎に並べ立てるサービスです。コンセプトだったり作ったきっかけだったり諸々あるんですが、それは正式リリース時にとっておきます（Topに書いてある通り、まだα版の位置づけ） 趣味プログラミングのススメ ここからが本題。 デザインが酷いとか、コードが投げやりとか、色々意見はあるかと思うんですが、一応動いてます。 コレ、2/1(日)の23時から開発始めたので、休
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2015/02/18 「Pythonプロフェッショナルプログラミング第2版」が2/27発売 - 清水川Web
