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cPickle, gzipによるシリアライズ - Qiita

with gzip.open('test.pkl.gz', 'rb') as gf: x = cPickle.load(gf) Register as a new user and use Qiita more conveniently You get articles that match your needsYou can efficiently read back useful informationYou can use dark themeWhat you can do with signing up

kasumani 2014/05/06

cPickle, gzipによるシリアライズ 1 ストック 0 コメントこの投稿をストックする [個人メモ] 定形だがたまに忘れるのでメモ． dump.py import gzip import cPickle obj = 1 with gzip.open('test.pkl.gz', 'wb') as gf: cPickle.dump(obj, gf, cPickle.HIGHEST_PROTOCOL)

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Scikit-learnでハイパーパラメータのグリッドサーチ - Qiita

使い方忘れるのでメモ． Scikit-learnのドキュメントのサンプルを少し改変したものとその実行結果．ソースコード: # -*- coding: utf-8 -*- from sklearn import datasets from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.grid_search import GridSearchCV from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix from sklearn.svm import SVC ## データの読み込み digits = datasets.load_digits() X = digits.data y = digits.target ## トレーニングデータ

kasumani 2014/01/31

Scikit-learnでハイパーパラメータのグリッドサーチ ================================================== accuracy ================================================== + ベストパラメータ: SVC(C=10, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0, degree=3, gamma=0. Tags: feedly, ifttt

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実行しているスクリプトの絶対パスの取得 - Qiita

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kasumani 2014/01/31

実行しているスクリプトの絶対パスの取得 Tags: feedly, ifttt, recently read, saved for later from Pocket January 31, 2014 at 11:22AM via IFTTT

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Numpyで行列の連結 - Qiita

【追記】学生のときに血迷ってこのようなメモを書きましたが、冷静にnp.concatenateを使って下さい: https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.concatenate.html どっちがどっちかよく忘れるのでメモ． >>> import numpy as np >>> a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) >>> b = np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12]]) >>> c = np.array((1, 2, 3)) >>> d = np.array((4, 5, 6)) >>> a array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) >>> b array([[ 7, 8, 9], [10, 11, 12]]) >>> c array([

kasumani 2014/01/27

Numpyで行列の連結 2 ストック 0 コメントこの投稿をストックするどっちがどっちかよく忘れるのでメモ． >>> import numpy as np >>> a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) >>> b = np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12]]) >>> c = np.array(

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