【Python】 機械学習の可視化が捗るライブラリ「Yellowbrick」 - フリーランチ食べたい
機械学習Podcast「TWiML＆AI」で先週取り上げられた可視化ライブラリ「Yellowbrick」が非常に便利だったので紹介します！ちなみにPodcastには作者の1人であるRebecca Bilbroさんが出演しているので興味持った方は是非聞いてみてください。 twimlai.com www.scikit-yb.org Yellowbrickとは 一言で言うと、機械学習に特化した可視化ライブラリです。実装的な面で言うと(こちらの方がわかりやすいかもしれません)、scikit-learnとmatplotlibをラップして、scikit-learnライクなAPIで使うことができるものです。 例えば相関行列のヒートマップをプロットしたい場合は次のように書くだけでグラフを作ることができます。 visualizer = Rank2D(features=features, algorithm=
Slackデータを可視化して会社の2018年を振り返る - Kaizen Platform 開発者ブログ
TL;DR SlackのAPIから2018年の発言データを取得、可視化をしました 一番発言されたChannelや使われたリアクション 💪 、Channel数の増加などを調べました Doc2Vec、t-SNEを使って類似Channelの探索をしました 使ったコードは記事の最後にあります はじめに アプリケーションエンジニアの池田@つくば (@ikedaosushi Follow me! )です。 2018年もいよいよ終わりですね。皆さんにとってどんな年だったでしょうか。僕は人生初の転職とリモートワークワークを経験し、かなり刺激的な一年になりました。 年の瀬ということで、SlackデータをPythonを使って可視化することによってKaizen Platformにとって2018年がどんな1年だったか振り返ってみたいと思います。ちなみに以前、弊社ではQiita:Teamの解析を行っていたので今回
matsumotoryさん、kwappaさんの公開ポートフォリオレビューを受けました/自分なりにアウトプットすることのメリットを整理してみた - フリーランチ食べたい
「エンジニアの日々のアウトプット」に関するForkwellさんのイベントに参加してきました。 ForkwellのポートフォリオはのぼりーさんのクラウドPodcastのmatsumotoryさんゲスト回を聞いて興味を持ち使い始めました。 ただ、埋めやすいところを埋めてGithubを連携させただけで、ちゃんと使いこなせていたかは疑問でした。 そんなときに、このイベントを前職の同期から聞き、開催場所も前職のオフィスだったので久々に遊びに行きたい気持ちもあって応募しました。 forkwell.connpass.com ポートフォリオを(強制的に)ちゃんと埋めました イベントページに ゲストのお二人が参加者のポートフォリオを抽選で3名レビューいたします！ との記載があったので、せっかくなので…ということで応募したら、なんと選ばれました！ 85人の前でレビューされる、というプレッシャーもあり、週末の半
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rebuild.fmの統計学 - Speaker Deck
「社会の負を、技術で解決できるエンジニアでいたい」池田雄太郎（株式会社Kaizen Platform）〜Forkwellエンジニア成分研究所 - Forkwell Press
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