爆速でKaggle環境を構築する - Qiita
爆速でKaggle環境を作る Kaggleに参加しようとするとデータサイエンス系のライブラリを大量にインストールする必要があリます。そのためにPythonの仮想環境を用意したりライブラリを調べたりしますが、上手くインストールできなかったりしてフラストレーションがたまることこの上ないですよね。 今回は出来るか限り少ない手順で出来る限りKaggleに用意されているカーネルと同じ環境を構築したいと思います。 特に理由がなければKernelsやColaboratoryを使えば良いと思いますが、通信環境が悪かったり、VMに環境を作りたい場合は参考にしてください。 構築環境 macOS High Sierra Kaggleとは Kaggleは企業(google,mercari,Recruit,etc..)や研究機関(CERN,etc..)などがデータを提供し、世界中のデータサイエンティストが最適モデル
Pythonの環境構築を自分なりに整理してみる
機械学習ブームなどにより、 Python を触り始める Rubyist が増えてきたと思います。その際に問題になりやすいのが環境構築です。Rubyだと rbenv がデファクトスタンダードになっているのに、なぜか Python に… 私の立ち位置もともとは、数年前まで 年に一回Python3でNLTKやらscikit-learnやら機械学習や自然言語処理の環境を作ろうと試みては失敗してPython使うものかと思っていた人でした。それが、Anacondaで環境導入すると、面倒なことは何も考えずに済むということを知り、CookpadではAnacondaを前提に環境構築を勧めていました。 今は、ymotongpooに「郷に入っては郷に従え」と言われたため、pip+virtualenv/venvで全てをこなしていますが、これで困ったことは特にありません。macOS, Windows, Linuxそ
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