【pylearn2】自分のデータセットを使ってカンタンにGRBMしよう - CORDEA blog
はじめに pylearn2というdeep learning libraryは、installしていくつかのサンプルを動かすだけなら割と簡単です。 ただ、いざ自分の用意したデータセットを使用してdeep learningさせようと思うと意外に大変。 というわけで可能な限り簡単に自分のデータセットを使ってGRBM(Gaussian restricted Boltzmann machine)を行うためのパイプラインを作成しました。 なんか間違ってたら適当に修正して下さい。 hoge_dataset.pyとgrbm.yamlはこちらのプログラムにいくつか私が変更を加えたものです。 私が作成したものではないパラメータ等ありますので、元のリポジトリもご参照下さい。 github.com 方法 pylearn2のinstallはいろんなところで書かれていますので割愛します。 自分のデータセットを作成 識
kaggleにpythonを使ってみる(3) 〜sklearn - 忘れないようにメモっとく
sklearnのランダムフォレストを使う。 前回の予測モデルは、線形モデルのロジスティック回帰。 今回は、ensembleモジュール内にあるランダムフォレストを試してみる。 あと、データを加工するときとか、評価するときの便利メソッドもいくつかメモ。 from sklearn import preprocessing from sklearn import ensemble import pandas as pd 最初にインポートするのは、preprocessingモジュールとensembleモジュール。 sklearn.preprocessing preprocessingモジュールは、生データを処理して、後々の解析に適した整形をしてくれる。 実際に、練習用csvを読み込んで使ってみる。 LabelEncoder()は、カテゴリカルデータを、数値(ラベル)で表現するメソッド。 train
数量の正規化：方法の違いは何を意味するか？ - jnobuyukiのブログ
大量のデータをまとめて、視覚的に表現すると、データが持つ特徴を直感的に理解できることがあります。今回は、データを視覚化する際に施される「正規化」について考えます。wikipediaの正規化の定義は以下のようになっています。 正規化（せいきか、英: normalization）とは、データ等々を一定のルール（規則）に基づいて変形し、利用しやすくすること。 この定義は非常に抽象度が高いですね。その理由についてwikipediaは以下のように述べています。 非常に多くの分野で使われている言葉で、分野によって意味も大きく異なるため、頻度が高い分野についてそれぞれ個別に説明する。 今回は、数量の正規化に話を限定します。しかし、数量の正規化に絞るだけでは、まだその意味がはっきりしません。正規化する方法が沢山あるからです。私の専門の心理学では、行動データとして得たものを多変量解析にかける前に正規化するこ
第33回 データマイニング+WEB＠東京 と 第36回R勉強会＠東京のUst視聴した - INPUTしたらOUTPUT!
始まる前はどちらを優先するか悩んでたけど結果的に被らなかったorz... フリークアウトのオフィスかっこいい！ Ust職人もかっこいい！！ ※ LT資料追加 第33回 データマイニング+WEB＠東京 今回はセッション2/3がUst非公開。非公開セッションが後だったので前回のように無駄に拘束されなくて済んだのは良かったけどUstの画質が綺麗だっただけに非公開が残念。。。 以下、メモ。 第33回 データマイニング+WEB＠東京( #TokyoWebmining 33rd ) − 大規模データ活用・サービス開発 祭り−を開催しました - hamadakoichi blog ソーシャルゲームに対する協調行動研究の知見の適用 from m tkn 協調者 > 非協調者のギルドの方が成果が高いことが客観的に示されることが興味深い。今回はUstの録画が公開されているのでまた見直す。 Ustream.tv
Communicator
さて、2年に渡り続けてきた（？）このブログも、これが最後の更新になります。 （注：更新頻度に関しては、決して触れないで下さい。） 8月1日より経団連所属企業中心に、一斉に選考活動が始まりましたね。来季は就職活動スケジュールの制約が撤廃されることを願います。 最後の更新なので、これから社会に入る学生の皆様に、伝えておきたいことをつらつらと。すでに進路が決まってる方は、期待に胸いっぱい膨らませ、目をキラキラ輝かせているでしょう。なので、敢えて残酷な現実の話をしたいと思います。 世の中には残念ながら、「あなたの挑戦」を非難する大人がたくさんいます。また「あなたの挑戦したけどうまくいかなかった結果」を嘲笑する大人はもっとたくさんいます。「あなたの成功」ですら妬む大人がたくさんいます。そして、その大人の陰口が、ソーシャルメディアを通じて直接あなたの耳に入ってきます。あなたの親友までもがその投稿に「い
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