結論を先に これから紹介する中で hacking が一番厳しい条件でチェックしてくれる。 hacking を使おう。私は使っている。 さらに禁欲的にするために、 flake8-import-order と flake8-pep257 も使おう。 直すのが大変そうな時も pyformat や isort など補助してくれそうなツールがある。 2015-08-11 追記 (既に修正済み): PEP 257 周りの説明で事実の誤認があった。 hacking だけでは PEP 257 のチェックはしないようだ。 flake8-pep257 をインストールすることでチェックできる。 エディタの補助 可能な限りはやく気がつくため、エディタのプラグイン等で自動チェックできるなら、した方がいい。 以下は代表的なエディタでの flake8 でチェックするプラグイン。 これらの機能を取り込んだ IDE 化する

背景 Javascript で Web アプリを作ろうとすると、よくわからないことだらけで超混乱します。 npm と bower の違いは？ npm はサーバーサイド用、bower はクライアントサイド用らしいよ えっ、でもなんで bower のインストールに npm が必要なの？ サーバーサイドは Rails で書きたいから npm 要らないと思うんだけど・・・ ていうかサーバーサイドJSとか node.js って何？ よく見る browserify って何？ こういった疑問が沸き上がるのは、各ツールが生まれた文脈がよくわかっていないからです。いろいろ調べてやっとちょっとわかってきたのでメモします。間違いがあったらご指摘ください。 「CommonJS」誕生 - Javascript は汎用プログラミング言語へ その昔、Javascript 大好きおじさんは言いました。 Javascrip

Pythonのサンプルコードを読んでいて、 def __init__(): であったり、 def _variable_hogehoge(x): みたいなアンダースコア二つ又は一つで書かれるのをよく見る。 アンダースコア二つで定義される関数は外部の参照を受けないもの。この場合、アンダースコアで囲う。 アンダースコア一つで定義される関数は参照はできるが、基本的に外部から参照しない ということを慣習化させたものらしい。 ここまでは知っていたが、こんなサンプルコードの一文が _, loss_value = sess.run([train_op,loss]) なんのアンダースコアなのかなーと思い調べてみたところ "Python で使わないタプルの値は “_” (アンダーバー) に代入するというプラクティス" ようは、使わない返り値に変数を割り当てるのはナンセンスだから、アンダースコアで無視しましょう

１ヶ月ほど前にGoogleから公開されたTensorFlowですが、TensorFlow.orgのチュートリアルをひととおり試してみたものの、その本質的理解がなかなか進まずに自分独自の利用に歩みが進まないケースが散見されます。私も現在学習中なのですが、自分が前に進むうえで理解の整理に役に立ったことを共有します。「そんなことは知っている」という方もいらっしゃるとは思いますがご容赦ください。 TensorFlowの最初の利用方法紹介である「GET STARTED」では「y = 0.1 x + 0.3」という数式を使って生成したxとyを学習データとして、y = W x + b という数式のWとbを最適化していく事例が掲載されています（下記URL）。 https://www.tensorflow.org/versions/master/get_started/index.html この事例はx,

「データサイエンティスト スキルチェックリスト」を掲載 2015年11月20日 一般社団法人データサイエンティスト協会 このたび、データサイエンティスト協会およびスキル委員会は、11月13日（金）に開催した「2ndシンポジウム」内の講演において発表した、データサイエンティストに必要とされるスキルをまとめた「データサイエンティスト スキルチェックリスト」の第１版を公開いたしました。また、昨年12月に公開の「データサイエンティストのミッション、スキルセット、定義、スキルレベル」について2015年版を発表いたしました。 今後、本内容が、国内におけるデータサイエンティストの不足と、その定義が曖昧なことにより発生しているさまざまなミスマッチによる社会的損失を解消し、業界の健全な発展に寄与することを期待しております。 データサイエンティスト スキルチェックリスト（PCの方） データサイエンティスト ス

今回は「ほぼＲしか使ったことがない」人間*1が、できる限り二者の優劣をくっきり述べる。 僕はほとんどＲしか使ったことがない。Pythonはtfidfやクイックソートをライブラリ無しで実装した程度。 前半の主張は以下である。 「過去のＲでの１０回程度の解析において、Ｒで不十分さを感じてPythonを使った経験は１度だけ、しかも部分的にしかなかった。Ｒの使いにくさを感じることも最近はだいぶ無くなった。だから初学者には「事足りる」Ｒを勧める。」 前半の主張 今までにＲでやった解析の内容は大体以下である。 （未発表）は途中で頓挫した、もしくは現在進行中／契約により詳細＆解析結果の公開不可能のプロジェクトである。 [ビジネス・製造業] 米国新車価格の線形重回帰分析（授業の期末課題） [ビジネス・不動産] 不動産賃貸価格の線形重回帰分析（発表スライド） [ビジネス・ＩＴ] ＥコマースサイトのＡＲＩＭＡ

みなさんこんにちは。アナリストの荒木です。近い将来さまざまな仕事がロボットに置き換わっていくと多くの人が予想しており、そのコアテクノロジーの一つが機械学習です。GoogleがDeepMindを買収したことで機械学習という言葉も身近になりつつありますが、すでにamazonレコメンドや画像認識などで活躍しています。 そこで今回は、ウェブ担当者が「機械学習ってどんなことをやっているのだろう？」という場合に勉強できるスライドをまとめました。 ↓【無料DL】「SEO内部対策チェックシート」を無料ダウンロードする 機械学習によるデータ分析まわりのお話機械学習でどんなことをしているのかをまとめたスライドです。データのこと・機械学習のこと・評価のこと・分析のことの4部構成で、データマイニングの一連の流れを学ぶことができます。 Deep LearningGoogleの猫認識例で有名になった手法を紹介したスラ

最近は人工知能分野の話題に事欠かないので、IT系に詳しくない人でも、Deep Learning がどうとか、人工知能がどうとかという話題を耳にすることが多いと思います。 猫も杓子も Deep Learning な世の中ですが、そもそも人工知能とか Deep Learning ってなんなんだっけ？ という疑問に答えられる人は多くないはずです。 今回は、広く浅く、人工知能と Deep Learning について書きます (この記事をご覧になればわかるように、人工知能 = Deep Learning では決して無いのですが、両者はよく並んで紹介されるので、ここでも同列に書いています)。 最初に結論 Deep Learning は(真の)人工知能ではない。なんでもかんでも人工知能って呼ばない。 「Deep Learning」、「人工知能」ともにバズワード*1になりつつあるので気をつけよう。 コンピ