機械学習のためのPython入門 クラスとメソッド編 - Beginning AI
機械学習にどのようなPythonの知識が必要かは、Python機械学習プログラミングの監訳者福島 真太朗（ふくしま しんたろう）さんが以下のように述べられています。 Pythonの文法については、リスト、タプル、ディクショナリなどの基本的なデータ構造、forループ、print関数、zip関数、enumerate関数、関数やクラスの作成方法などが理解できていれば十分です。 thinkit.co.jp そこで今回はPythonで書かれた機械学習のコードを読めるように、リスト、タプル、ディクショナリなどの基本的なデータ構造、forループ、print関数、zip関数、enumerate関数、関数やクラスの作成方法について学んでいきます。 従ってこの記事は、Pythonを一度もやったことがなく、機械学習のためにPythonを学びたいという人向けです。 今回読み解くPythonコードについて 今回は題
機械学習アルゴリズムのボトルネックをCythonで改善する話 - Qiita
class MFbpr(Recommender): ''' コンストラクタとか他の処理 ''' def buildModel(self): loss_pre = sys.float_info.max nonzeros = self.trainMatrix.nnz hr_prev = 0.0 sys.stderr.write("Run for BPR. \n") for itr in xrange(self.maxIter): start = time.time() # Each training epoch for s in xrange(nonzeros): # sample a user u = np.random.randint(self.userCount) itemList = self.trainMatrix.getrowview(u).rows[0] if len(itemL
Python pandas 欠損値/外れ値/離散化の処理 - StatsFragments
データの前処理にはいくつかの工程がある。書籍「データ分析プロセス」には 欠損など 前処理に必要なデータ特性の考慮とその対処方法が詳しく記載されている。 が、書籍のサンプルは R なので、Python でどうやればよいかよく分からない。同じことを pandas でやりたい。 データ分析プロセス (シリーズ Useful R 2) 作者: 福島真太朗,金明哲出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2015/06/25メディア: 単行本この商品を含むブログ (2件) を見る とはいえ、pandas 自身は統計的 / 機械学習的な前処理手法は持っていない。また Python には R と比べると統計的な前処理手法のパッケージは少なく、自分で実装しないと使えない方法も多い。ここではそういった方法は省略し、pandas でできる前処理 / 可視化を中心に書く。 また、方法自体の説明は記載しないので、詳細
テキストを類似度毎に階層的クラスタリングで分類してみた | 実験ぶろぐ（仮）試供品
■説明 ・それぞれの文字列をmasiで類似度を計測する これは前回の記事参照 ・clusterモジュールのHierarchicalClusteringを使用して階層的クラスタリングで分類する easy_install cluster でインストールできる このアルゴリズムの説明は以下参照 http://home.deib.polimi.it/matteucc/Clustering/tutorial_html/hierarchical.html HierarchicalClusteringのインスタンスを作るとき、第三引数で"single","complete","average"の３種類が選択できる。デフォルトはsingle. クラスターとクラスターを比較するさいに、最も近い距離動詞のアイテムで比較するか、平均するか、遠くのものを選択するかを選べる。 階層型クラスタリングは全てのノードがそ
Pythonや機械学習、そして言語の競争について – 極めて主観的な見地から | POSTD
(訳注：2016/1/5、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) よくある主観的で痛烈な意見を題名に付けたクリックベイト（クリック誘導）記事だろうと思われた方、そのとおりです。以前指導してくれた教授から教わったある洞察/処世術は、些細でありながら私の人生を変えるマントラとなったのですが、私がこの記事を書いたのはそれによるものです。「同じタスクを3回以上繰り返す必要があるなら、スクリプトを書いて自動化せよ」 そろそろ、このブログはなんだろうと思い始めているのではないでしょうか。半年振りに記事を書いたのですから。ツイッターで書いた Musings on social network platforms（ソーシャル・ネットワークプラットフォームについてじっくり考える） はさておき、この半年の間書き物をしていないというのはうそです。正確には、400ページの 本 を書きました。
Machine Learning Cheat Sheet (for scikit-learn)
As you hopefully have heard, we at scikit-learn are doing a user survey (which is still open by the way). One of the requests there was to provide some sort of flow chart on how to do machine learning. As this is clearly impossible, I went to work straight away. This is the result: [edit2] clarification: With ensemble classifiers and ensemble regressors I mean random forests, extremely randomized
Introduction to Machine Learning with Python
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Must Watch Data Science Videos from SciPy Conference 2015
Introduction This was in my first year of engineering degree. A hungry, home-food sick student (me) was treated (by a college senior) with a lavish buffet in one of the best five star hotels in Mumbai! You get served with so many dishes that you struggle to decide where to start, what to taste and what to eat! Why is this relevant here? Well, I had a similar feeling when I looked at the videos fro
Top 20 Python Machine Learning Open Source Projects - KDnuggets
Top 20 Python Machine Learning Open Source Projects We examine top Python Machine learning open source projects on Github, both in terms of contributors and commits, and identify most popular and most active ones. We analyze Top 20 Python Machine learning projects on GitHub and find that scikit-Learn, PyLearn2 and NuPic are the most actively contributed projects. Explore these popular projects on
GitHub - apple/turicreate: Turi Create simplifies the development of custom machine learning models.
Software Carpentry » Recommendations
Hello, and welcome to the another episode of the Software Carpentry lecture on matrix programming. We have already seen how NumPy can simplify numerical programming by providing a data parallel approach. In the next few minutes, we’ll show you a working example that incorporates NumPy into a paper recommendation system. Every year, scientists produce several hundred thousand papers. An important q
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GitHub - monochromegane/starchart: StarChart is a tool to manage Google Cloud Machine Learning training programs and model versions.
Python Machine Learning | Data | Paperback
GitHub - amueller/introduction_to_ml_with_python: Notebooks and code for the book "Introduction to Machine Learning with Python"
GitHub - spotify/annoy: Approximate Nearest Neighbors in C++/Python optimized for memory usage and loading/saving to disk
scikit-learn: machine learning in Python
Will it Python? | Slender Means
