Kaggle NFLコンペ紹介（優勝ポエムを添えて） - Qiita
KaggleのNFL Health & Safety - Helmet Assignmentというコンペで優勝したので調子に乗って、コンペの紹介とポエムを書かせていただくことにしました。 多種多様なアプローチがとれる楽しいコンペでしたので、そのお気持ちを少しでもお伝えできれば甚幸です 自己紹介 機械学習/プログラム歴はもうすぐ3年 巷に溢れるKaggle (Notebook) Expert 画像系コンペが好み。pandas力はゴミ。 パパ Kaggler。とてもかわいい息子と娘がいる。 2年前にポエムを書いて以来、久々のkaggleコンペになりました。この2年「メダルは取れないんじゃなくて取っていないだけww」とほざき続けてきた中でのコンペ参戦です。 コンペ紹介 [NFL Health & Safety - Helmet Assignment] コンペの趣旨 NFL(National Fo
ウマ娘はレース場で「馬」となる？（darknet・ディープラーニング） - えいあーるれいの技術日記
きっかけはちょっと余計な疑問でした。 デビットカードをようやく作ったことでサブスクやネット注文が容易にできるようになり動画をサブスクし始めたのが一ヶ月前。 いろいろ探して番組を視聴しているうちに年齢や性別の関係からかオススメに「ウマ娘」がでてきて視聴し始めたのがこの作品を知るきっかけになりました。 ゲームベースのアニメで好きなものと言ったら、ポケモンとかイナズマイレブン（無印）くらいで、実は今年の秋まで1期12話のアニメをほとんど見ていませんでした。 「ウマ娘」。名前は耳にしたことあるけど馬って言われても分からんしな〜〜。でもなんか人気らしいしな〜〜と思いつつ1期を見たらとても良かった。 個性豊かな可愛らしいキャラクターたちがレース場を爆走するというギャップ、憧れの先輩を目指して（というよりも仲間）とともに練習に励みたとえ挫折しても仲間たちと協力して乗り越えていくという誰でも没入できるスト
Jumanpp1.04/KNPの環境構築方法
この記事は GMOアドマーケティング Advent Calendar 2021 8日目の記事です。 こんにちは。GMOアドマーケティングのS.Rです。 今回はJumanppと構文分析のツールKNPを連携する方法を皆さんへ紹介します。 KNPとは 構文解析については京都大学黒橋・ 褚・ 村脇 研究室の公式サイトで下記のように紹介されています。 KNPは同じく京都大学橋・ 褚・ 村脇研究室で開発されている日本語の構文解析を行うシステムです。 形態素解析システムJUMANの解析結果(形態素列)を入力とし、文節および基本句間の係り受け関係，格関係，照応関係を出力することができます。 引用元 | 京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻黒橋・褚・村 脇研究室 (https://nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp/ ) ColabのInstanceを作る 今回はGoogleのMachine
KNP - LANGUAGE MEDIA PROCESSING LAB
日本語構文・格・照応解析システム KNP † KNPは日本語文の構文・格・照応解析を行うシステムです．形態素解析システムJUMANの解析結果(形態素列)を入力とし, 文節および基本句間の係り受け関係，格関係，照応関係を出力します． 係り受け関係，格関係および照応関係は，Webから自動構築した大規模格フレームに基づく確率的モデルにより決定します． KNPを試してみる ↑ バージョン4.1の拡張点 (2013/12/20) [New!] † 照応解析機能の追加 固有表現解析の精度向上 名詞格フレーム辞書の大規模化 (70億文Webテキストから構築) ↑ バージョン4.0の拡張点 (2012/01/12) † 格フレーム辞書の大規模化 (70億文Webテキストから構築) CRFに基づく固有表現解析機能の追加 類似度計算における分布類似度の利用 UTF-8化 たとえば，次のようなテキストを入力する
Pythonデータ分析~pandas編~ - Qiita
この記事は、慶應理工アドベントカレンダー2021の7日目の記事です。 https://t.co/NOQgu1ypYl 今回はデータ分析入門ということで、Pythonでのデータ分析に欠かせないライブラリであるpandas、scikit-leran、matplotlibについて自分用の備忘録としてまとめてみたいと思います。 少し量が多いため、2つの記事に分けてまとめたいと思います。 今回の記事ではpandasについて紹介し、次回の記事ではscikit-learnとmatplotlibについてまとめます。 普段はよく使う属性やメソッドだけを学んで使用しておりましたが、私は体系的に学びたい人間なので、ひたすらpandasの属性とメソッドをまとめました。本記事はただのpandas公式リファレンスのまとめ記事になります。 目次 1.pandas概要 2.Seriesの属性とメソッド一覧 3.DataF
コサイン類似度（Cosine Similarity）とは？
用語「コサイン類似度」について説明。2つのベクトルが「どのくらい似ているか」という類似性を表す尺度で、具体的には2つのベクトルがなす角のコサイン値のこと。1なら「似ている」を、-1なら「似ていない」を意味する。主に文書同士の類似性を評価するために使われている。 連載目次 用語解説 数学／統計学／機械学習におけるコサイン類似度（Cosine Similarity）とは、2つのベクトルが「どのくらい似ているか」という類似性を表す尺度で、具体的には（ベクトル空間における）2つのベクトルがなす角のコサイン値のことである。この値は、2つのベクトルの内積（＝向きと大きさを持つベクトル同士の掛け算）を、2つのベクトルの大きさ（＝L2ノルム）で割ることで計算される。 この計算によって値が-1～1の範囲に正規化されるので、コサイン類似度が、 1なら「0度で、同じ向きのベクトル＝完全に似ている」 0なら「90
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