いまさら聞けない？scikit-learnのキホン | DevelopersIO
こんにちは、小澤です。 今回は、scikit-learn入門として、機械学習を使ったシステム構築の流れを見てみましょう。 機械学習というと複雑な数式などを駆使して難しいプログラムを実装するイメージがあるかもしれませんが、 ライブラリを利用するだけであれば簡単であることがわかるかと思います。 機械学習の種類 機械学習には様々な種類のものがあります。 ここでは、分類方法として以下のようにしています。 教師あり学習 教師なし学習 その他(半教師あり学習、強化学習など) 教師あり学習 教師あり学習ではデータと正解ラベルの2つの情報が渡されます。 大量のデータから「このデータの正解はこのラベルであった」というパターンを見つけ出して、正解ラベルのないデータに対してもそれを予測するものになります。 教師あり学習はさらに正解ラベルの種類によって回帰と分類に分けられます。 回帰は、正解となる値が連続した数値
Jupyter notebook (iPython Notebook)を使う時に気をつけるべき10個のこと - MyEnigma
PythonユーザのためのJupyter[実践]入門posted with カエレバ池内 孝啓,片柳 薫子,岩尾 エマ はるか,@driller 技術評論社 2017-09-09 Amazonで検索楽天市場で検索Yahooショッピングで検索 目次 目次 はじめに 1. 環境の独立性を保つために各プロジェクト毎にvirtualenvを使う 2. Python3を使う 3. requirements.txtを保存しておく 4. すべてのimport文とパスの設定は初めのセルに入れる 5. はじめはコードは汚くても良い 6. グローバル名前空間を汚さないために、セルの中の処理は関数とする 7. 長い計算時間の結果をキャッシュするためにJoblibを使う 8. セルの独立性をできるだけ保つ 9. 変数名は短くても良い 10. ユーティリティ関数にはアサーションを使ってテストを書く 参考資料 MyE
第１回 環の定義 - Pythonで学ぶ「プログラミング可換環論」
はじめに どうも初めまして、グレブナー基底大好きbot (Twitter:@groebner_basis) です。 最近、プログラマ向けの数学のセミナーや勉強会*1が開催されるなど、コンピュータを専門にする人が純粋数学に興味を持つ機会が増えてきました。 そこで、この記事では、計算科学とも関わりの深い「可換環論」について、プログラミングの側面から解説していきたいと思います。 可換環論とは 可換環論は、代数学に含まれる分野で、140年以上の歴史があります。名前の通り、「可換環」と呼ばれる数学的対象を研究する分野です。この可換環については、後々詳しく説明したいと思います。 かつての数学者は、計算といえば紙に書く「手計算」が主な手法でした。しかし、近年では、コンピュータの発達に伴い、可換環論の色々な計算が数式処理システム(Computer Algebra System) で実現できるようになりまし
Raspberry PiのGPIO制御の決定版 pigpio を試す - karaage. [からあげ]
Raspberry PiのGPIO制御 はーい、みんなー。Raspberry PiでLチカしてるかい？Raspberry PiでのGPIO制御、いつもライブラリ何使うかで迷っていて、比較をまとめるくらい迷っていました。 具体的には、RPi.GPIOかWiringPiで迷うことが多くて、pythonに特化して割り込みを使えるRPi.GPIO vs 精度の高いPWMを出力できる pythonでもCでも使えるWiringPiという感じでした。 ところが、最近pigpioという素晴らしいライブラリの存在を知りました。きっかけは下記のブログのpigpioに関する記事です。 Raspberry Pi用pigpio Library - その1：腰も砕けよ 膝も折れよ：So-net blog Raspberry Pi用pigpio Library - その2：腰も砕けよ 膝も折れよ：So-net blog
![Raspberry PiのGPIO制御の決定版 pigpio を試す - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/08096e57cb435ce2184f7e9efa555b82341b49f6/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2Facc3e9e37eac1ebdc8528173f1465e835e97958b%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bheight%3D1300%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Fk%252Fkaraage%252F20171013%252F20171013220627.jpg)
Pythonでできることは？何が作れるの？その疑問に答える本がPythonエンジニアファーストブック - Make組ブログ
こんにちは、埼玉のジャックニコルソンです。 シャイニングのつもりがよくあるYouTuberっぽくなった画像がこちらです。 さて、Pythonエンジニアファーストブックが発売されました！ Pythonエンジニア ファーストブック 作者: 鈴木たかのり,清原弘貴,嶋田健志,池内孝啓,関根裕紀出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2017/09/09メディア: Kindle版この商品を含むブログを見る どんな本なの？と聞かれることがありますので、紹介します。 Pythonでできることは何？何か作ったこと、ありますか？ 他のプログラミング言語は知っているのに 、Pythonは知らない。 Pythonは知っているけど、 分野が限られてしまっている なぁ。 そんなことありますよね。僕もWebばかりだったので、つい1、2年前までPythonでのデータ分析は触ったことすらありませんでした。 一通りPyt
【Pythonでテキストマイニング】TwitterデータをWordCloudで可視化してみる - Np-Urのデータ分析教室
今回はツイッターからツイートデータを取得し、それをWordCloudというライブラリを使って可視化してみたいと思います。 Word Cloud関連の記事は、既に多くあり特に目新しいものではないですが、可視化ツールとしてはなかなかインパクトがあるので、テキストマイニング関連の分析の一例として今回やってみました！ ちなみに、今回、好きな芸人の中の一人である、スピードワゴン小沢さんのツイートを取得して、可視化してみました。（勝手にごめんなさい。。。） 結果をまず先にお見せします！ 今回の流れWord Cloudでは、頻出する単語ほど、つまり特徴的な単語ほど大きな文字で表示されます。右下の「好き」「幸せ」「友達」という言葉がまず目に入りました。 小沢さんのツイートは、とても詩的で素敵です。そんな小沢さんの人柄、芸術性溢れたツイート内容がうまく可視化できているのではないかと思います！ さて、この図を
PythonユーザのためのJupyter「実践」入門 - ステーショナリー研究室日報
最近発売された「PythonユーザのためのJupyter「実践」入門」を八重洲ブックセンターで買った。 最近はExcelの代わりにJupyter Notebookを使うようにしている。簡単なグラフくらいなら、ネットを調べればすぐに描くことができる。しかし、もうちょっと気の利いたことをしたいとか、効率よく作業できてるのだろうかという疑問が出てくる。この本の前書きにも同じようなことが書いてあって、「Jupyter Notebookの活用とデータ可視化における実践例や知見が集まった場所がすくない」と著者らは思ってこの本を書いたようだ。 ちなみに、Jupyter Notebookとは、ブラウザベースのPythonのインタラクティブ実行環境のことだ。Anacondaをインストールするだけで環境構築はすべて終了するので、導入のハードルもかなり低い。自分にしっくりくる環境構築ができないと、プログラミング
ATOMでPython環境構築 - monozuku
こんにちは！ 「ATOM」はGitHubが開発したテキストエディタで、完全無料であることが特長です。 今回は、ATOMとPythonを連携させて無料のPython開発環境を立ち上げます！ Anacondaのインストール (Python環境がない場合) ATOMのインストール 各種パッケージのインストール Hydrogenの使い方 Anacondaのインストール (Python環境がない場合) Python環境がまだない場合は、Anacondaを利用するのが便利です。 Download Anaconda Now! | Continuum Python 3.x版と2.x版が用意されていますが、 過去に作られた2.x版のプログラムを動かすことがなければ、 3.x版を選ぶのが良いと思います。 Anacondaをインストールしたら、pythonが動くかテストします。 Windowsならコマンドプロン
【Python入門】argparseでコマンドライン引数を使ってみよう！ | 侍エンジニアブログ
について、解説します。より実用的なものが増えてきますが、頭のなかで整理しながら学習していきましょう。 choicesについて 引数には許される値を指定することができ、choicesの項目で指定します。 choicesの項目で指定した以外の値を指定すると、エラー「error: argument」が出力表示されます。それではサンプルコードを確認していきましょう。 import argparse # パーサーを作る parser = argparse.ArgumentParser( prog='argparseTest', # プログラム名 usage='Demonstration of argparser', # プログラムの利用方法 description='description', # 引数のヘルプの前に表示 epilog='end', # 引数のヘルプの後で表示 add_help=Tr
Pythonで大量データ処理！�PySparkを用いたデータ処理と分析のきほん
PyConJP2017の資料 Python Spark PySpark PyConJP 2017 Apache Spark
pythonで小さなツールを作る時のtips - Qiita
自分で小さいツールを作る時に心に留めているtipsです． 書き始めたときは「どうせ書捨てだし」と思って書き始めると意外と長い間，もしくはいろんなところで使うことになったりするので，気をつけておくと後から楽になるというような小技です．大規模なソフトウェアの開発ではまた違った流儀があると思います． メインルーチンを関数にする 関数名はなんでもいいのですが，自分は趣味で main() という名前の関数を用意し，メインルーチンは全てそこに書くようにしています． pythonの小さなサンプルコードを見たりすると関数外の部分にベタで実行コードが書かれていたりします．もちろんそれでも動くのですが，以下の2点で後々面倒になることがあります． グローバル変数だらけになり管理が追いつかなくなる：「どうせ小さなスクリプトだし」ではじめると最初は見通しが良くてもだんだんどこでどの変数名を使っているか分からなくなっ
Python の依存パッケージ管理/環境切り分けツール pipenv の紹介 - 私が歌川です
この記事は 2017/9 に書かれたものであり、2019/11/26 現在とは状況が変わっています。公式ドキュメント(日本語訳)を参照してください。 時代は pipenv や— うたがわきき🔰💊 (@utgwkk) September 5, 2017 もう誰も，requirements.txt や，source ENV/bin/activate に頭を悩まされる時代は終わった！ というわけで virtualenv の時代は終わり*1，pipenv の時代になりました． この記事は Python を書く人間が全員 pipenv を使うべきだという思いを込めて書きました．日本語で書かれた記事がまだぜんぜんないという事情もあります． pipenv とは Python のパッケージ管理ツールの pip と，環境切り分けツールの virtualenv を融合させたツールです．Ruby でいうとこ
Pythonのどうしてこうなるの？トリッキーコード集 (part 1) - Read -> Blog
satwikkansal/wtfPython: A collection of subtle and tricky Python examples 原文のライセンスは煮るなり焼くなり自由なアレ 前文雑要約 Pythonはいい言語。 でも初心者には一見わかりにくい挙動をすることもある。 ここでは古典的でトリッキーな例を集めた。 トリッキーといっても大したことのない例もわりとある。 経験を積んだPythonプログラマならだいたい知っているはず。 目次 前文雑要約 目次 使い方 代入を無視するインタプリタ？ 解説 うさんくさいコード(Python 2.x系限定) 解説 ちょっとこのハッシュヤバくね？ 解説 評価タイミングの食い違い 解説 辞書をイテレート中に変更する 解説 リストの要素をイテレート中に削除する 解説 del, remove, popの挙動の違い [2, 4]という出力はなんなのか
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【LT版】Elixir入門「第7回：Python／KerasをElixirから繋いでアレコレする」
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TensorFlowの使い方 - Raspberry Pi 3 & Python 開発ブログ☆彡
http://tech.uribou.tokyo/python-argparse-exceptions/
【機械学習】折角だからTOTO BIGやってみる（スクレイピング編） - しぷぜん
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