Pythonで学ぶアルゴリズム（14/18） - 「大人の教養・知識・気付き」を伸ばすブログ
アルゴリズムを学ぶのにPythonの学習も兼ねて Ｐｙｔｈｏｎで学ぶアルゴリズムとデータ構造 (データサイエンス入門シリーズ) 作者:辻真吾講談社Amazon を参照していく。 前回 power-of-awareness.com 前回 7. 問題を解くための技術 7.2 動的計画法 7.2.1 ナップサック問題への適用 7.2.2 動的計画法の実装例 7.2.3 計算時間 7. 問題を解くための技術 ナップサック問題を3通りの方法で解いてみる。 7.2 動的計画法 ナップサック問題を効率的に解く手段の1つとして動的計画法を用いた方法を紹介する。 7.2.1 ナップサック問題への適用 グラフの最短距離の場合と同様に、ナップサック問題でも問題の一部分のみを見て最適化することを考える。例として、 品物 重さ 値段 品物0 品物1 品物2 という3つの品物を容量のナップサックに詰める問題を検討する
アルゴリズムの基本をJava、C#、Pythonで学ぼう - データを集計し、言語ごとの違いを知る - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
今回は、以下のように指定しました。表示オプションはデフォルトのままです。 地点を選ぶ：東京 項目を選ぶ（データの種類）：時別値 項目を選ぶ（項目）：気温 期間を選ぶ：2019/1/1～2019/12/6 データの項目は「日時」「気温」「品質情報」「均質番号」の4種類。品質情報、均質番号は、観測値が正常かどうかに関する情報です。各項目の詳細については、同サイトの「ダウンロードファイル(CSVファイル)の形式」ページを参照してください。 ファイルの先頭5行には、次の画像のような項目が入っています。このまま使うとやや面倒なので、あらかじめ先頭5行分は削除し、全てデータ行のみのCSVファイルに加工しておきます。 CSVファイルの仕様にはバリエーションがあり、その全てに対応するとコードが複雑になりますので、今回は気象庁のCSVデータに基づき、次の仕様を前提とします。 文字種は、ANK（1バイト文字）
Pythonでプログラミング問題解きつつアルゴリズムを初心者向けに図解する - paiza times
青木です。paizaラーニング担当のエンジニアです。 paizaで公開しているプログラミングゲーム『エンジニアが死滅シタ世界〜アンドロイドとふたりぼっちで生きろ〜』、みなさんチャレンジしていただけましたでしょうか？ 先日すべての問題の解答コードを公開しましたが、今回はこの中でもっとも難易度の高い「有名なプールサイド [MISSION LEVEL: A]」の問題の概要と解法について図解で解説します。 paiza.hatenablog.com 「とりあえずどんな問題か知りたい」「やってみたけど解けなかった」といった方の参考になればと思います。 ちなみに、こちらの問題はランキング問題となっており、上位スコア獲得者はランキングに掲載されます。 後半ではより効率的な解き方でスコアを高めていく方法についても解説しますので、「とりあえず正解はできるけどスコアが伸びない」「もっといい感じの解き方が知りたい
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 "
Python：回帰分析 : 分析技術とビジネスインテリジェンス
今回はPythonによる回帰分析（OLS：Ordinary Least Squares）の実施方法をまとめる。 まずは最小2乗法に基づく重回帰式の作成と結果表示方法を取り上げる。 ライブラリの使い分けについては調査のしやすさを優先しているが、回帰分析については統計モデルはOrange、予測モデルはscikit-learnでやろうかなと考えている。 本来はすべてを統一したいが、後者ライブラリは回帰分析の結果表示で、p値や偏回帰係数の出力が無いようだし、ステップワイズの実施方法も見当たらなかった。しかし、予測モデルとなれば、その精度と堅牢性を高めることが目的となり、p値などに言及しなくても説明責任は果たせるので、逆にscikit-learnのシンプルさが生かせると思っている。 ■ライブラリ >>> import Orange >>> from padnas import * ■データ >>>
Python で順列を生成
1. 順列の意味 順列 – Wikipedia によると、 組合せ数学における順列（じゅんれつ、permutation）は、あるひとつの集合から要素を選び出して、順番に意味を持たせて並べる (ordering) ときの、その並び（ordered list, sequence; 有限列）のことである。 うーん、ややこしそう。 (+_+) 数学苦手。どうやって生成するんだろう。 2. アルゴリズム 順列の生成とList内包表記 - 趣味的にっき によると、 与えられたリストから要素を1つ取り出して、残りの要素から再帰的に順列を求めて、それらを結合するアルゴリズムです。 (…) まずHaskellの場合。 (…) perms :: Eq a => [a] -> [[a]] perms [] = [[]] perms xs = [ h : t | h <- xs, t <- perms (xs \
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Shota Imai@えるエル on Twitter: "コンピュータサイエンスで有名なアルゴリズムのPython実装を大量に公開しているリポジトリ https://t.co/379T4izBle 教養レベルのデータ構造やアルゴリズムから機械学習やブロックチェーン,Web関連などの応用ま… https://t.co/vSmYZW5SHw"