【書評】Pythonによる時系列予測 | DevelopersIO
こんちには。 データアナリティクス事業本部 機械学習チームの中村(nokomoro3)です。 冬休みの個人的課題図書(自習)として「Pythonによる時系列予測」を読み終えましたので、感想と振り返りを書いておこうと思います。 書籍情報 以下の書籍になります。 Pythonによる時系列予測 | マイナビブックス 発売 : 2023年10月 翻訳本であり原著は以下となります Time Series Forecasting in Python 発売 : 2022年08月 概要 概要として本書に記載されていることと、記載されてないことを紹介します。 記載されていること（感想含む） 記載されていることは以下のようになっています。 時系列タスクの説明 トレンド、季節性、残差という3成分に分けられることの説明 ランダムウォークという解けない問題の定義 統計モデル MA、AR、ARMA、SARIMA、SA
【図解】Pythonのライブラリ 24選＋α - Qiita
Pythonにはライブラリが沢山あります。ライブラリとは便利な機能を持ったプログラムを集めたものを言い、このライブラリを上手く使うことで色々なことを実現できます。 今回はこのライブラリを用途別で図解にまとめました。 Pythonでプログラムを組む際の参考になりましたら幸いです。 ※簡単にまとめているだけなので、詳しい中身は公式ドキュメント等をご確認ください。 追記（2023/12/25） 当記事がありがたいことに好評いただけたので、Pythonの基礎も図解化しました。あわせてご活用いただけますと幸いです。 機械学習 機械学習 ⊃ 深層学習という包含関係です。 ざっくり言うと、特定のタスク（分析の方向性が明確）に対して予測できるのが機械学習で、より複雑なデータも処理できるのが深層学習です。 ただし深層学習はその分、学習に要する時間やデータは多くなります。 【機械学習入門】scikit-lea
データ分析の基礎 - Qiita
1. データ分析の概要と目的 データ分析とは、大量のデータから有用な情報や知識を抽出するプロセスです。 このプロセスには、データの収集、前処理、探索、モデリング、評価、そして最終的な知識の抽出が含まれます。 データ分析の主な目的は以下の通りです ビジネスの意思決定をサポートする 新しい市場の機会を発見する 顧客の行動や傾向を理解する 製品やサービスの改善 予測や予測モデリングを行う 2. Pythonにおけるデータ分析のライブラリの紹介 Pythonはデータ分析のための多くのライブラリを持っています。 以下はその中でも特に人気のあるライブラリです Pandas: データの前処理や探索的データ分析に使用されるライブラリ NumPy: 数値計算を効率的に行うためのライブラリ Matplotlib & Seaborn: データの可視化に使用されるライブラリ Scikit-learn: 機械学習の
「業務システムが出力したデータをExcelでもらえないだろうか？」という要求に、簡単に対応できる高速ライブラリ「ExcelCreator for Java」［PR］
「業務システムが出力したデータをExcelでもらえないだろうか？」という要求に、簡単に対応できる高速ライブラリ「ExcelCreator for Java」［PR］ 「この業務システムが出力したデータをExcelのシートでもらえないだろうか」。業務システムを運用している現場であればどこでも 、こんな要望をいちどは聞いたことがあるのではないでしょうか。 業務システムのデータを活用して柔軟なレポートや緻密なレイアウトの帳票に仕上げたり、複雑な分析を行うには、データをExcelへインポートできるようにすることが手軽で、効果的な方法のひとつです。 業務システムからExcelへとデータを出力する方法には、CSVやタブ区切りのファイル形式が選択されがちですが、もっと便利な選択肢として、Excelのデータ形式であるxlsxファイルを直接読み書きできるライブラリを用いる方法があります。 アドバンスソフトウ
Awesome Java : 素晴しい Java フレームワーク・ライブラリ・ソフトウェアの数々 - Qiita
元記事: Awesome Java Awesome List in Qiita Awesome Ruby Awesome JavaScript Awesome Node.js Awesome Python Awesome Go Awesome Selenium Awesome Appium Bean マッピング Bean マッピングを容易にするフレームワーク dOOv - 型安全なドメインモデルの検証とマッピングのための API を提供します. アノテーション, コード生成, および型安全 DSL を使用して, Bean の検証とマッピングを迅速かつ簡単にします. Dozer - アノテーション, API または XML 設定を使用して, あるオブジェクトから別のオブジェクトへデータをコピーするマッパー. JMapper - 高速コードマッピングのためにバイトコード操作を使用. アノテーシ
俺的爆速iOSアプリ開発 サードパーティライブラリ集 - Qiita
通信系ライブラリ AFNetworking https://github.com/AFNetworking/AFNetworking ド定番中の定番のライブラリ!! レスポンスデータの処理やエラーハンドリングがブロック構文で書けるので通信周りを実装するときは必ずこれを使っています。 Alamofire これも定番中の定番の通信のライブラリ! Swiftで記述されているのでBriging-Headerを準備する必要なし! 個人的にはまだAFNetworkingのほうが使いやすいですがこれから使っていくつもりです GoldRaccon FTP通信を実装する際はこれを使っています。 クライアントからサーバーへのアップロードまたサーバーからのダウンロード処理を簡単に記述することができます。 SDWebImage UIImageViewに表示する画像(UIImage)をサーバーから取得＆表示するライ
『Embulk』に見るモダンJavaの実践的テクニック ～並列分散処理システムの実装手法～
↓↓↓↓訂正あります。↓↓↓↓ 2018/07/02に株式会社エフコード社内で行われた勉強会のスライドです。 訂正版(随時更新中): https://docs.google.com/presentation/d/15HOMfAbtdWwO48njcB8IdkN3kVAMu3wsmZo0O3S-f_4/edit?usp=sharing 専門家による資料・専門家向けの資料ではありません。自分自身で学習し、論文・文献等を読解してまとめた内容となります。間違い等あるかもしれませんが、あれば是非コメント頂ければと思います。 【訂正事項】 スライド16: 誤：たった一つのプロセスが故障しただけでも有限時間で合意できない 正：たった一つのプロセスが故障しうるだけでも有限時間で合意できない スライド20: 誤: 重要: あるschedule σ1, σ2 がdisjoint (nodeが被ってない) なら
Javaを使うなら知っておきたい技術、フレームワーク、ライブラリ、ツールまとめ
Javaの開発と言っても、各種ミドルウェアやフレームワーク、ライブラリ、ツールなどが豊富にあり選択に悩むことは少なくないと思います。 そこで関連技術のインデックスになればと作成しました。 あくまで知っている範囲で記述しているので、コメントしてもらえれば随時追加します！ すべてを書くと膨大な量になるため、現状採用が減ってきているものや、そもそもあまり採用されていないもの、後継があったり、類似のものと比較した場合に明らかに劣っているものは省いています。 ちなみにライブラリには高機能なものも多いので、分類は参考程度にご覧下さい。 サーバ系 Apache HTTP Server 世界中でもっとも多く使われているWebサーバ。 nginx フリーかつオープンソースのWebサーバで、処理性能・高い並行性・メモリ使用量の小ささに焦点を当てて開発されている。 Tomcat Java ServletやJSP
JSライブラリ/フレームワークの良い、悪いメモ - 素人がプログラミングを勉強していたブログ
※ただのメモで、未来志向なのであまり真に受けてはいけない。 良いっぽい React.js 早速い/コンポネント志向/APIの設計がいい。JSXと他のトランスパイラの組み合わせという問題はある Promise ネイティブに入った、誰もが使ってる TypeScript ES6時代でも存在意義のある言語。TypeScript互換のFacebook Flowの動向に注目 Backbone.js ModelとEventを使う/Viewは使わなくていい Lodash Underscore.jsをよくしたやつ Gulp Gruntより良いという意味で。browserifyまわりがうまく動かない問題があってnpm runのほうがいいという噂もあるがまあ良いに分類してもいい EventEmitter Custom EventはDOMにくっ付いてる感があるのでロジック志向の物にはEventEmitter使った
dfltweb1.onamae.com – このドメインはお名前.comで取得されています。
このドメインは お名前.com から取得されました。 お名前.com は GMOインターネットグループ(株) が運営する国内シェアNo.1のドメイン登録サービスです。 ※表示価格は、全て税込です。 ※サービス品質維持のため、一時的に対象となる料金へ一定割合の「サービス維持調整費」を加算させていただきます。 ※1 「国内シェア」は、ICANN(インターネットのドメイン名などの資源を管理する非営利団体)の公表数値をもとに集計。gTLDが集計の対象。 日本のドメイン登録業者(レジストラ)（「ICANNがレジストラとして認定した企業」一覧（InterNIC提供）内に「Japan」の記載があるもの）を対象。 レジストラ「GMO Internet Group, Inc. d/b/a Onamae.com」のシェア値を集計。 2023年5月時点の調査。
個人アプリの爆速開発を支えてくれたiOSの便利ライブラリを紹介する - Think Big Act Local
先日 Go MemoというiOSアプリをリリースしました。 「あとで行く」ためのアプリ、Go Memoをリリースしました Go Memoは週末4日間くらいで作ってリリースしたアプリなのですが、こうしてスピードを出せたのは便利なライブラリのおかげです。 この記事ではGo Memoで使ったライブラリを紹介しようと思います。 便利なiOSライブラリ AFNetworking 言わずとしれた定番ライブラリ。作者の mattt さんも非常に有名です。サーバーとのHTTP通信はほとんどこれに頼っていて、NSURLSession とか自分で書いてないです。 Go Memoでは foursquare API をたたく所で利用しています。 NSDictionary *params = ...; AFHTTPRequestOperationManager *manager = [AFHTTPRequestOp
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Javaではてなブックマークのデータ解析入門（対象データのスクレイピング編） - ゆとりずむ