matplotlib/PIP/Homebrew Problems - galvanist
IntroTL;DR: need to plot 3d data, using matplotlib I’ve been working on a python module for dealing with tables of data, basically it ends up being a big list of namedtuples with some helper methods. I’ll post it later. To test it, I wanted to work with a big dataset, so I decided that now was finally the time to play with radiohead’s “House of Cards” LIDAR data. Naturally I got to the point where
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Pythonの軽量Webフレームワーク「Bottle」
WebアプリケーションをPythonで作成するときは、 DjangoやZope、Pyramidが使われているんだと思います。 簡単なWebアプリケーションであれば、FlaskやWeb.pyでしょうか。 でも、もっと簡単な機能だけでいい。可能であれば1ファイルで収まるようなフレームワークはないものか。 欲を言えば、wsgiなサーバーでも動かしたい。 探していたら、「Bottle」といフレームワークを見つけたので試してみます。 http://bottlepy.org/docs/dev/ インストール http://bottlepy.org/docs/dev/tutorial.html#installation pipやeasy_install、apt-getでもインストールできるようです。 $ sudo pip install bottle # recommended
パッケージユーザーのための機械学習(3)：サポートベクターマシン(SVM) - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
（※はてなフォトライフの不具合で正しくない順番で画像が表示されている可能性があります） PythonでSMO-SVM書き下すという宿題がまだ終わってないくせにこれ書いていいのか物凄く迷うんですが（笑）、R Advent Calendar 2013の12月6日分第6回の担当に当たっているのでついでに書いちゃいます。 なのですが。実はその12月6日は米ネバダ州・タホ湖畔で開催中のNIPS 2013に参加中*1でupできるかどうか分からない*2ので、タイムスタンプ変えて予めupさせてもらいました。ルール破っちゃってごめんなさい。。。 ということで、今回の参考文献はこちら。未だに評は分かれるみたいですが、僕が推すのはいわゆるSVM赤本こと『サポートベクターマシン入門』です。 サポートベクターマシン入門 作者: ネロクリスティアニーニ,ジョンショー‐テイラー,Nello Cristianini,Jo
データ・サイエンスのプログラミング言語はRからPythonに置き換わる | readwrite.jp
これまでデータ・サイエンティストの選ぶプログラミング言語はRだったのだが、急激にPythonに置き換わろうとしている。 このシフトの理由はいくつかあるようだが、第一にはPython自体が汎用的で比較的学びやすい言語であるのに対し、Rが習得するにあたってやや複雑であることがあげられるだろう。 データにますます依存しつつある現代社会とデータに飢えたサイエンティストにとっては「簡単さ」こそが鍵となるのだ。 Rは実際にはプログラミング言語ではないRを覚えることに苦労する人が多い理由として考えられるのは、Rが実際にはプログラミング言語ではないからかもしれない。R専門家のジョン・クックいわく、Rとは「統計のためのインタラクティブな環境」であり、厳密にはプログラミング言語ではないのだ。彼はさらに「Rをプログラミング言語だと考るのではなく、Rがプログラミング言語を内包しているのだと考えた方が良いと分かった
pythonの機械学習ライブラリscikit-learnの紹介 - 唯物是真 @Scaled_Wurm
scikit-learn(sklearn)の日本語の入門記事があんまりないなーと思って書きました。 どちらかっていうとよく使う機能の紹介的な感じです。 英語が読める方は公式のチュートリアルがおすすめです。 scikit-learnとは？ scikit-learnはオープンソースの機械学習ライブラリで、分類や回帰、クラスタリングなどの機能が実装されています。 また様々な評価尺度やクロスバリデーション、パラメータのグリッドサーチなどの痒いところに手が届く機能もあります。 インストール scikit-learnの他にもnumpyとかscipyとかが必要です。 Windows 64 bit版の人は以下のURLに色々なインストーラーがおいてあるのでおすすめ Python Extension Packages for Windows - Christoph Gohlke その他の人は以下のURLを見て
機械学習ライブラリ scikit-learn で簡単ツイート分類 | ぱろすけのメモ帳
皆様こんにちは。今日も元気に自分を見つめ直していますか？自分を見つめ直す手段として、過去の自分の発言を見返すことは有用だと考えられます。たとえば、Twitter を使っている方ならば、その過去ログを用いることが考えられるでしょう。Twitter の過去ログはライフログとして機能し、それを用いることにより、過去の出来事のみならず、考え方、感じ方、ふとした着想、などなどを読み取ることができます。しかしながら、過去のツイートを全部見返すのは非常に面倒ですね。たとえば僕のアカウントはトータルで4万ツイート以上あります。これは非常にめんどい。Twitter は情報量多くてだるいよね問題については、従来「再生核 Hilbert 空間を用い、脱ベイズ確率主義に立脚したあまりだるくないツイッター」などの試みが行われてきましたが、今なおその面倒さを軽減する手段については十分とはいえません。本記事では、過去の
ŷhat | Intuitive Classification using KNN and Python
K-nearest neighbors, or KNN, is a supervised learning algorithm for either classification or regression. It's super intuitive and has been applied to many types of problems. It's great for many applications, with personalization tasks being among the most common. To make a personalized offer to one customer, you might employ KNN to find similar customers and base your offer on their purchase behav
PyBrainでニューラルネットワーク - インストール編 - F13
目標 今回は、PyBrainのOS X(Lionへの)インストールを目標とする。 PyBrainとは Pythonで機械学習を扱うためのライブラリである。 PyBrain = Python-Bassed Reinforcement Learning Artificial Intelligence and Neural Network Library. ということなので、ニューラルネットワークを扱うためのライブラリのようだ。 ということで、まだよくわかっていないけどとりあえずインストールを行う。 普通に、pip でインストールできるので以下のコマンドでインストール。 $ pip install pybrain ※ Pybrewのvenvを使って、PyBrain用の環境で行うのをお勧めします。 確認 ただしくインストールされているか、 Tutorialをもとに、インタラクティブシェルから使って
VIRTUALENV について
Python中心に、日々発生する疑問点や解決策を記録していきます。 内容が間違っていたらゴメンね。 （ このブログは目次を用意しています。記事をお探しの際は、ご利用ください。 ） 今回、virtualenv について簡単に触れてみようと思います。 virtualenv については、既にサイトやブログで紹介しているところが多い。私も幾つかの記事を読んでみたが、「どうもイマイチわからない」 という状態だった。 しかし実際に使ってみると、かなり便利だということがわかってきた。このため、『メモ書き＋α』 レベルで virtualenv について書いてみる。 virtualenv の機能 virtualenv は Python の仮想環境を提供する。こう書くと、 「あれ、Python の環境自体が仮想ではないの？」 と思う人がいるかもしれない。実は私もそう思いました・・・。 もう少し付け足して書くと
結局Pythonはvirtualenvで管理してみることにした - Kesinの知見置き場
念願の新しいMacBookAirを手に入れまして、開発に使用するPythonはOSデフォルトとは別に用意したいよねー。さらに言うと、ついにPython2.x系が2.7で開発ストップすることが確定したので、いつでもPython3.x系に移れるようにしたいし、できれば一部でアツいPyPyも含めて複数バージョンのPythonを切り替えつつ、テストが走る環境にしたいですね。 というわけで、調べてみたらPythonにもRubyやPerlで大人気の"~brew"、"~env"みたいなのがいくつかあるらしい pythonbrew pyenv pythonz で、色々調べているうちに@ymotongpooさんのpythonz(pythonbrew)に関する私見という記事を拝見しました。 たしかにパッケージ管理ツールでPythonのインストールができて、virtualenvで仮想環境ごとPythonのバージ
全てのwebエンジニアがPythonを勉強するべき2013年到来
あけおめ！今年は巳年。へび。へびと言えばPython。そう今年は全てのwebエンジニアがPythonを勉強する最高の環境が整った年なのです。 既にPerlやRubyを習得してるけど、それに加えてPython必要？必要です！必要だと思います。もはやPythonはwebエンジニアにとって必修言語となりつつあると思います。Linuxの多くの箇所でシステム言語として用いられ、可読性の高さから多くの技術系書籍のサンプルコードとして用いられ、科学技術系分野におけるエコシステムの充実っぷりはますます磨きがかかっており、様々なライブラリがどんどん出てくる現状を「Pythonわからないから自分には関係無い」と遠巻きに眺めるのはもったいないです。 習得するのにどのくらい時間かかるの？あなたが既に他の言語に慣れ親しんでいるなら、特にRubyなどに精通していれば「1週間」で基本的な読み書きは出来るようになるでしょ
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