Word2Vecの進化形Doc2Vecで文章と文章の類似度を算出する - Qiita
米googleの研究者が開発した「 Word2Vec 」という技術をベースに、「単語」だけではなく「文書」にも意味を持たせてベクトルとして捉えて利用できる技術「 Doc2Vec 」をいじってみました。 Word2Vecのおさらい 過去Qiitaに投稿したので、そのリンクを張っておきます。 http://qiita.com/okappy/items/e16639178ba85edfee72 Doc2Vecとは？ Word2VecはWord(単語)をベクトルとして捉えるが、Doc2Vec(Paragraph2Vec)はDocument(文書)をWordの集合として見てベクトルを割り当てることで、文書間の類似度やベクトル計算などを実現することができる。 例えば、ニュース記事同士の類似度、レジュメ同士の類似度、本同士の類似度、もちろん人のプロフィールと本の類似度なども算出することができ、テキストで
遺伝的アルゴリズムでFX自動売買 その3 OandaAPIで実際に取引 - Qiita
前回の記事 pythonと遺伝的アルゴリズムで作るFX自動売買システム その1 遺伝的アルゴリズムでFX自動売買 その2 進化する売買AIの実装 今回作るモノ 自動売買システムを作ったときに使ったOandaAPIの紹介と、売買注文の発注機能について書いていこうと思います。 自動売買で使ったOandaAPI 5種類のAPIを使って構築しました。詳細はOandaのAPIDocument参照 OAuth2のTokenは、口座開いてログインするとWebで発行できます。 トークンはcurlコマンドHeaderのAuthorization: Bearer ********に設定します。 """ 01.アカウント情報API curl -H "Authorization: Bearer ********" https://api- fxtrade.oanda.com/v1/accounts/12345 "
スタバのTwitterデータをpythonで大量に取得し、データ分析を試みる その１ - Qiita
from requests_oauthlib import OAuth1Session from requests.exceptions import ConnectionError, ReadTimeout, SSLError import json, datetime, time, pytz, re, sys,traceback, pymongo # from pymongo import Connection # Connection classは廃止されたのでMongoClientに変更 from pymongo import MongoClient from collections import defaultdict import numpy as np KEYS = { # 自分のアカウントで入手したキーを下記に記載 'consumer_key':'**********',
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