井田先生から頂いたCLOS本を読みながら、実際に試そうと思ってMacにEmacsやslimeをセットアップしていると、なんかパッケージマネージャが思い通りに動かなかったりして、「うーん、おれはもっと実用的な(?)ことにLispを使ってみたいのだが」という以前のところで躓いたりしていたら、高校時代の同級生が「とりあえずClojureやってみようぜ」と言うので夕飯食べたあとでやってみた。 ClojureはポピュラーなLisp方言のひとつで、JavaVMで動くのが特徴。 存在は知っていたがあまり使いたくはならなかったモノの一つだ。 なぜ使いたくならなかったかというと、僕は1995年から2006年くらいまでずっとJavaを使って来て、もうJavaとか飽きたなーという感覚でもあったし、JavaVM=重いというイメージをどうしても拭えずにいた。 一時期の僕がどれほどJavaに傾倒していたかは、例えばま
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
Welcome¶ Theano is a Python library that allows you to define, optimize, and evaluate mathematical expressions involving multi-dimensional arrays efficiently. Theano features: tight integration with NumPy – Use numpy.ndarray in Theano-compiled functions. transparent use of a GPU – Perform data-intensive computations much faster than on a CPU. efficient symbolic differentiation – Theano does your d
前回、前々回とそれぞれロジスティック回帰(Logistic Regression)、制約付きボルツマンマシン(Restricted Boltzmann Machine, RBM)を紹介しました。 手法の説明については、各記事を参照してください。 今回は、これら2つを組み合わせて実装されている Deep Belief Nets (DBN) について紹介します。今回のコードは長いので、記事の最後の方に載せています。 DBNは Greedy Layer-Wise Training of Deep Networks [Bengio 2007] で提案されている手法ですが、こちらがDeep Learningのパイオニアと言っても過言ではありません。 DBNは多層ニューラルネットワークの形をしています。従来の研究では、多層にするほど精度が下がるという問題が指摘されていましたが(多層のため誤差の重みが少
The goal is to create a mock class which behaves like a db resultset. So for example, if a database query returns, using a dict expression, {'ab':100, 'cd':200}, then I would like to see: >>> dummy.ab 100 At first I thought maybe I could do it this way: ks = ['ab', 'cd'] vs = [12, 34] class C(dict): def __init__(self, ks, vs): for i, k in enumerate(ks): self[k] = vs[i] setattr(self, k, property(la
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