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リスト - 作成、取り出し、置換、追加、検索、削除、要素数 - ひきメモ
作成 >>> list = ["a", "b", "c", "d", "e"] >>> list ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] 取り出し >>> list = ["a", "b", "c", "d", "e"] # n番目の要素を取り出す >>> list[0] 'a' # インデクスが負の数だと後ろから数える >>> list[-1] 'e' # 範囲外のインデクスを指定するとエラー >>> list[10] Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> IndexError: list index out of range # n番目からm-1番目の要素を取り出す >>> list[1:4] ['b', 'c', 'd'] # 始点を省略すると0番目から >>> lis
特異値分解を用いたレコメンデーション - NO!と言えるようになりたい
Recommender Systems 2007(http://recsys.acm.org/2007/)で発表された論文である，Bhaskar Mehta, Thomas Hofmann, and Wolfgang Nejdl, Robust Collaborative Filtering, In Proceedings of the 1st ACM Conference on Recommender Systems, ACM Press, October 2007, pp. 49–56. を読んだメモです．この論文では，ある種の攻撃に耐えられるような，頑強な協調フィルタリングの手法を提案していますが，その説明は後日行うことにして，今回は，関連研究に挙げられていた，特異値分解を用いたレコメンデーションアルゴリズムについて説明を行いたいと思います． 特異値分解 ある任意のm x n行列は下
Divisi: Commonsense Reasoning over Semantic Networks
Overview Download Usage Docs API Docs Dev: bzr branch lp:divisi Divisi is a library for reasoning by analogy and association over semantic networks, including common sense knowledge. Divisi uses a sparse higher-order SVD can help find related concepts, features, and relation types in any knowledge base that can be represented as a semantic network. By including common sense knowledge from ConceptN
PCA Module
Contents Introduction Download Documentation Installation Usage Testing Updates 1. Introduction Implementation of a PCA module in python using numpy, scipy and python extensions (here, in C). The module carries out Principal Component Analysis (PCA) using either Singular Value Decomposition (SVD) or the NIPALS algorithm. I chose to implement the NIPALS algorithm in C, because it is supposed to be
PythonでPostgreSQLにアクセスする - greennoahの備忘録
手順 PyGreSQLをインストールします 外部のマシンで稼動しているPostgreSQLにアクセスします →「ImportError: DLL load failed」というエラーが出力された。 →Webで調べるとlibpq.dllにパスが通っている必要があるみたいなのでパスを通す。CSEにlibpq.dllが入っているのでCSEにパスを通したら問題なく実行することができた。 pythonコードは以下のような感じで簡単にPostgreSQLにアクセスできます。 #! /usr/bin/python # coding:utf-8 import pg # pg.connectでPostgreSQLに接続 # args dbname, host, port, opt, tty, user, passwd con = pg.connect('zeeta','192.168.1.1',7625,'
Python で PostgreSQL (pgdb)
TOP > tips > python-pgdb 今回は rpm です。 Python は Fedore Core 2 に最初から入っているものを使用します。(バージョンは 2.3.3 でした) PostgreSQL と pgdb のインストール ・postgresql 7.4.7 のインストール $ su # rpm -i postgresql-libs-7.4.7-3.FC2.1.i386.rpm # rpm -i postgresql-7.4.7-3.FC2.1.i386.rpm # rpm -i postgresql-server-7.4.7-3.FC2.1.i386.rpm # su - postgres postgres$ vi ~/data/postgresql.conf 設定ファイルを書き換えて、TCP/IP ソケットを有効にする postgres$ exit # serv
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Nabble - Scipy-User - Re: sparse SVD
http://blogs.sun.com/yongsun/entry/k_means_and_k_means