パイプとフィルタ ~ソフトウェア工学における有用なアーキテクチャ~ | POSTD
パイプライン は、最近のソフトウェアエンジニアリングにおいて、非常に便利な（そして驚くほど活用されていない）アーキテクチャパターンです。ソフトウェアでデータの流れを制御するためにパイプとフィルタを用いる考え方は、最初のUNIXシェルが作られた1970年代からあります。もしターミナルエミュレータでパイプ” | ”を使ったことがあるなら、”パイプとフィルタ”を活用できていることになります。以下の例を見てみましょう。 cat /usr/share/dict/words | # Read in the system's dictionary. grep purple | # Find words containing 'purple' awk '{print length($1), $1}' | # Count the letters in each word sort -n | # Sort l
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 >>>
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