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
((Rubyで) 書く (Lisp) インタプリタ)
Peter Norvigさんの((Pythonで) 書く (Lisp) インタプリタ)(青木靖さん訳)という記事がすごい。100行ほどのPythonコードで、Schemeのインタプリタの基本部分を書いている。Pythonのコードは見た目がRubyのコードとよく似ているので、Rubyしか知らない僕でも何となく読める。 この記事を解読してRuby版Schemeインタプリタを書いたら、インタプリタ Pyhon Scheme それからRubyのことも、もう少し分かるようになるかもしれない。こんなお得な勉強方法はないぞ。きっと。 そんなわけで… 以下では上記記事を参照しながら、Ruby版Schemeインタプリタを書いていきます。本文では適宜Norvigさんの解説およびコードを引用しつつ、自分の理解とRubyのコードをpythonのコードと対応させていきます。Rubyのインタプリタ名はlisr.rbと
Twitterネットワークの可視化 - よしなしごと
入門 機械学習の11章でTwitterのネットワーク可視化がトピックになっていて面白そうだったので、Pythonで作成してみました。*1 某Q大の図書館のアカウントを分析してみました。*2大きく2つに分かれていて、左側が図書館関係のアカウント、右側が大学関係のアカウントになっています。図書館関係のアカウントもそのなかで、LSS関係、大学図書館公式、あたりはクラスタになっていそうな感じです。大学関係のアカウントで多くフォローを集めているのは、個人よりも大学関連の情報発信系のアカウントのようです。個人ユーザーとおぼしきアカウントは、図書館系のクラスタよりも密度が低くなっていますね。このあたりに学部ごとのクラスタが出来てないかなぁと期待しているのですが、実際はどうなんでしょうね。 以下にデータとで作成したグラフをいくつか置いておくのでよかったらご覧ください。 https://dl.dropbox
RPythonで書かれたRuby処理系Topazで遊ぶ
TopazというRuby処理系が話題となっているようだ。RPythonで書かれており、CRuby(YARV)よりも高速だという。 同僚でもあるパイパニスト（語弊ある）id: rokujyouhitoma がTopazをビルドできない！と言っていた。そんなに難しいのならチャレンジしてみよう。今日はなぜかPython Tシャツを着ているし。昨日はなぜか職場でNode.jsとPerlのコードを読んでいたし。 ビルド python環境はpythonbrewで、今回はvirtualenvは使わない。OSはMountain Lion。git/Mercurial/各種ビルドツールは入っている感じで。 mkdir topazos cd topazos git clone http://github.com/topazproject/topaz hg clone https://bitbucket.org/
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