7 Steps to Mastering Machine Learning With Python - KDnuggets
7 Steps to Mastering Machine Learning With Python There are many Python machine learning resources freely available online. Where to begin? How to proceed? Go from zero to Python machine learning hero in 7 steps! Getting started. Two of the most de-motivational words in the English language. The first step is often the hardest to take, and when given too much choice in terms of direction it can of
PythonでCaboChaを美味しくいただく
#!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import CaboCha # c = CaboCha.Parser(""); c = CaboCha.Parser() sentence = "太郎はこの本を二郎を見た女性に渡した。" print c.parseToString(sentence) tree = c.parse(sentence) print tree.toString(CaboCha.FORMAT_TREE) print tree.toString(CaboCha.FORMAT_LATTICE) <PERSON>太郎</PERSON>は-----------D この-D | 本を---D | 二郎を-D | 見た-D | 女性に-D 渡した。 EOS <PERSON>太郎</PERSON>は-----------D この-D | 本を
【チュートリアル】機械学習を使って30分で固有表現抽出器を作る - Qiita
はじめに 固有表現抽出は、テキストに出現する人名や地名などの固有名詞や、日付や時間などの数値表現を抽出する技術です。固有表現抽出は、質問応答システム、対話システム、情報抽出といった自然言語処理を用いた応用アプリケーションの要素技術としても使われています。 今回は機械学習技術を使って固有表現抽出器を作ってみます。 ※注意事項 理論的な話は一切出てきません。理論を知りたい方は他を当たってください。 対象読者 固有表現抽出を少しは知っている方 固有表現抽出器を作ってみたい方 Pythonコードを読める方 固有表現抽出とは？ ここでは、固有表現抽出の概要と方法について説明します。 概要 固有表現抽出は、テキストに出現する人名や地名などの固有名詞や、日付や時間などの数値表現を抽出する技術です。具体例を見てみましょう。以下の文から固有表現を抽出してみます。 上記の文に含まれる固有表現を抽出すると人名と
Python2で文字列を処理する際の心掛け - Qiita
日本語を扱うPythonプログラマ(with Python2)にとっての最大の天敵(過言)、UnicodeEncodeError。 昨日横の人がその餌食となり、その解決の手助けをしているうちに自分の中でPython2での文字列処理の方向が少し整理できた。(近いうちにPython3バージョンもまとめたい) 個人的結論 バイト文字列/ユニコード文字列のどちらを扱っているかを常に意識しておく。 (基本的に)プログラム内ではユニコード文字列を扱い、標準入出力とやり取りする際(ex. print)にはバイト文字列に変換する。 バイト文字列とユニコード文字列 バイト文字列は特定のエンコード方式(ex. utf-8)でエンコードされており、リテラルでは'あいう'のように表現する。一方、ユニコード文字列はUnicodeのコードポイントを並べたものであり、リテラルではu'あいう'のようにuをつける。 (py
WindowsでMeCab Pythonを使う - 人工知能に関する断創録
日本語の文章を単語に分割するには形態素解析を使います。日本語の形態素解析には、ChaSen、MeCab、Yahoo!形態素解析などがあります。ナイーブベイズを用いたブログ記事の自動分類（2010/7/3）でMeCabをPythonから使う方法を簡単にまとめましたが、MeCabはよく使うので再度まとめ直して独立したエントリにしました。Yahoo!形態素解析の使い方は、Yahoo!形態素解析API（2009/4/15）で書きました。 Windowsへの導入方法 MeCabは高性能な形態素解析モジュールでPython、 Ruby、Perl、Javaなどさまざまな言語から使えます。Mac OS XとLinuxでは簡単にコンパイルしてインストールができるのですが、WindowsではMinGWやVisual Studioのインストール、コードの修正が必要でかなり面倒くさい。そこで、Pythonモジュー
言語処理100本ノック with Python（第1章） - Qiita
はじめに 自然言語処理と Python のトレーニングのため，東北大学の乾・岡崎研究室 Web ページにて公開されている言語処理100本ノックに挑戦していきます．その中で実装したコードや，抑えておくべきテクニック等々をメモしていく予定です．コードについてはGitHubでも公開しています． 教科書は『Python入門 2&3対応（細田謙二ら著，秀和システム）』を使用しています． スタートアップに際して参考にさせていただいた記事をご紹介いたします．参考にしすぎてる感も否めないので，不快に感じられたらご連絡ください． http://qiita.com/tanaka0325/items/08831b96b684d7ecb2f7 ズブの素人なので記法が統一されてなかったり，Python 2/3 関係が混在していたりと大変お見苦しいのですが，ご指摘いただければ幸いです．実行環境自体は Python 2
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10 Minutes to Pandas — pandas 0.19.2 documentation
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