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pythonに関するdeokisikunのブックマーク (6)

[Python]機械学習などでテキストデータを特徴量にする際のソースコード集 – かものはしの分析ブログ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーターほしいものリストテキストデータの特徴量化について仕事ではテキストデータを多用するので、機械学習などで扱うためにテキストデータを特徴量にするためのアプローチを色々と整理してソースコードを残しておきたいと思います。今回はあくまでも私の知っているものだけなので、網羅性はないかもしれませんが悪しからず。（2019/08/18 追記）Stackingをカジュアルに行えるvecstackというモジュールを用いた予測も試してみました。下の方の追記をご覧ください。アプローチテキストデータを特
deokisikun 2019/06/24
自然言語処理

機械学習

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データサイエンティス

いつか読むかも
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TensorFlow を使ってブラックホールとポンデリングを見分ける (追記あり) - Qiita
はじめにハワイ、南米、南極など色々な箇所に設置された電波望遠鏡が協力し合う国際プロジェクト「イベント・ホライズン・テレスコープ」が、5500万光年彼方も向こうにある銀河の中心に位置する超大質量ブラックホールの撮影に成功したとの事。ブラックホールが直接撮影されたのは史上初の快挙との事で巷でも賑わっております。さてこれだけ盛り上がると Twitter でも色々話題になっていて「ポンデリングに似ている」とか「ポンデリングじゃん」とか「ポンデリングにしか見えない」など色々と言われております。それポンデリングじゃねぇの？これはもしかしてブラックホールを見た事のない我々に対して、ポンデリングの画像を見せられ騙されているのではないかとさえ思い始めました。Twitter 上にも数多くのポンデリング画像が散見されています。そこで TensorFlow の力を借りて「画像がブラックホールなのかポンデリ
deokisikun 2019/04/12
オモロかったw

TensorFlow

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qiita
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ディープラーニング入門：Chainer チュートリアル
Chainer チュートリアル数学の基礎、プログラミング言語 Python の基礎から、機械学習・ディープラーニングの理論の基礎とコーディングまでを幅広く解説 ※Chainerの開発はメンテナンスモードに入りました。詳しくはこちらをご覧ください。何から学ぶべきか迷わないディープラーニングを学ぶには、大学で学ぶレベルの数学や Python によるプログラミングの知識に加えて、 Chainer のようなディープラーニングフレームワークの使い方まで、幅広い知識が必要となります。本チュートリアルは、初学者によくある「まず何を学べば良いか」が分からない、という問題を解決するために設計されました。初学者は「まず何を」そして「次に何を」と迷うことなく、必要な知識を順番に学習できます。前提知識から解説このチュートリアルは、Chainer などのディープラーニングフレームワークを使ったプログ
deokisikun 2019/04/11
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Vue.jsとAWSでつくる、シングルページの家計簿アプリ - Qiita
概要作ったもの最近お金が減るのが早くなった気がしたので、家計簿をつけようと思い立ちました。アプリをダウンロードしてきてもよいのですが、せっかくなので自分で作ることにしました。タブレット、スマホ、パソコンのどれでも見れるようレスポンシブ対応を行ったのですが、タブレット(iPad)からみると以下の画像のようなものになっています。チャート画面記入画面取引一覧画面構成静的ファイルはAWSのS3にホスティングし、お金のやり取りに関する情報はRDSに貯め、情報の追加・削除・修正にはLambdaとAPI Gatewayを用いて作ったAPIを通して行います。LambdaのコードはPythonで書いています。簡単な図にすると、以下の画像のようになります。共通部分フロントエンドフロントはVue.jsを使って実装します。以下の画像の赤枠で囲った部分に表示するコンポーネントを切り替えます（
deokisikun 2019/02/21
vue.js

AWS

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機械学習入門 - 基本のPythonライブラリ、9つを触って学ぶ - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
機械学習入門 - 基本のPythonライブラリ、9つを触って学ぶ機械学習を学ぶために、まず知っておきたいPythonライブラリを、機械学習エンジニアの「ばんくし」こと河合俊典さんに厳選し、そのエッセンスをつづってもらいました。機械学習入門に向けたスタートアップガイドです！こんにちは。機械学習エンジニアの「ばんくし」こと河合俊典（かわい・しゅんすけ／ @vaaaaanquish ）です。近年の機械学習関連の開発では、多くの場合Pythonが用いられます。本記事は、「機械学習をこれから初めてみたいけど何から始めればいいか分からない」「基本のキから学びたい」という方に向けて執筆しました。プログラミング言語「Python」の中でも、特に機械学習における使用頻度の高いライブラリを厳選し、その解説を目的としています。「この記事の内容に沿ってPythonを学習すれば、機械学習エンジニアとして入
deokisikun 2019/02/04
ばんくし氏の記事だ！

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機械学習
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Webアプリケーションフレームワークの作り方 in Python — c-bata.link
こんにちは、芝田将 ( @c_bata_ ) です。この資料はPyCon JP 2016で行った「基礎から学ぶWebアプリケーションフレームワークの作り方」の書き起こし資料です。誤字等があれば、Issue or PRをお待ちしております。はじめに¶ この資料では200行に満たないシンプルなWebフレームワークの作り方をボトムアップで解説します。テンプレートエンジンとしてJinja2を使ったりもしますが、基本的にはPythonの標準ライブラリのみを使っています。 FlaskやDjango等を使ったWeb開発の経験があり、基本的なHTTPの知識があれば読み進められるんじゃないかなと思うのでぜひチャレンジしてみてください。本資料を読み終えた方はBottleやDjango、筆者の公開している Kobin というフレームワークのコードを読んでみたり、自分でWSGIフレームワークを実
deokisikun 2018/09/21
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