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Pythonのインデントは何が正解なのか、BigQueryで調べてみた - Qiita
これは誰が得をするのかわからないエントリーですが、コーヒーブレイクにどうぞ。発端その1：Pythonのコードスタイル PythonのコードスタイルといえばPEP8が有名です。スタイルチェックにこれを利用している方も多いのではないでしょうか？こちらでは、インデントに半角スペース4つ使う事がルールとなっています。 Use 4 spaces per indentation level. さて、ところがこの半角スペース4つって、ちょっと幅を取りすぎな感じがしないでしょうか？でも天下のPEP8で規定されているので、勝手に数を減らすとPython警察が出動しそうです。ここはこちらの意見をサポートする事例が必要です。 Chromium Python Style Guideは、Chromium OSにコントリビュートするときに使われるスタイルガイドです。こちらのインデントはどうでしょうか？ Indent
lEDfm4UE 2018/01/26
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トランプ氏のツイートを機械学習し、為替の予測をしてみた。〜GCP ML系使い倒し〜 - Qiita
GCPのML系機能を使いまくりたい・・という時にちょうど良い題材があったのでやってみました。GCPは機械学習を行う上で必要なデータ取得、preprocessing、学習と予測まで、フルマネージドな環境が揃っています。今回はその中で以下を使用しました。 ML Engine Dataflow BigQuery Natural Language API Datalab コードは全てDatalabで実行しました。開発環境を整える必要もなく、インタラクティブに結果を見られるのでGCPのML系を触るときは特におすすめです。概要色々発言が注目されるトランプ氏ですが、市場への影響はどれ位でしょうか？ツイートの後と通常(ランダムに時間帯を選択)でUSDJPYの価格変動がどう違うか比較します。ランダムな日時ツイート後横軸は分、縦軸は変動(円)です。きちんと分散をみていませんが、ツイート後10分は荒れ
lEDfm4UE 2017/04/05
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TensorFlow (ディープラーニング)で為替(FX)の予測をしてみる CNN編 - Qiita
前回までRNN(LSTM)や他の識別器で為替の予測を行ってきましたが、今回はCNNで予測をしてみたいと思います。第１回 TensorFlow (ディープラーニング)で為替(FX)の予測をしてみる第２回ディープじゃない機械学習で為替(FX)の予測をしてみるデータの準備前回まで終値の差分を学習データとしていましたが、今回は終値そのものを学習データにしてみます。また、今回はUSDJPYの１時間足、2008年1月1日〜2017年3月10日を利用し、前半95%を学習、後半5%をテスト（バリデーション）としました。 CNNは画像認識で高い精度を発揮していますが、画像以外でも応用することは可能です。例えば終値が以下のようなデータがあったとします。これを画像に変換します。このように１次元の画像と見なすことができます。色が複数チャネルあるように見えますが実際はグレースケールです。カラーマッ
lEDfm4UE 2017/03/22
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