JupyterでTensorFlowが使えるDockerイメージ - めもめも
Jupyterとは？ まず、Jupyterの紹介をすると、これは、Python（IPython）による対話的なデータ分析処理をWebブラウザ上の「ノートブック」で実施するツールです。下記のように、Markdownで記述した文章とコード、そして、その実行結果が記録されていきます。 作成したノートブックは、JSON形式でエクスポートしてGitHubで共有することができます。GitHubのWebサイトでは、自動的にノートブック形式にレンダリングして表示されるようになっています。現在は、Tex形式の数式がうまく表示されない問題があるようですが、下記のような感じになります。 ・ロジスティック回帰による二項分類器の作成 また、受け取ったノートブックは、自由にコードを修正して再実行することができますので、データ分析のコードとその説明をノートブックにまとめておけば、「実行できる教科書」が実現することになり
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
革命を誘導する方法論としてのソーシャルメディアと国家の経済成長のためのGitHub - FutureInsight.info
チュニジアやエジプトのアラブの春、いわゆる「SNS革命」からおよそ一年、ソーシャルメディアと革命の関係を一回整理してみたいと思っていた。アメリカにとって、GoogleやFacebook、Twitterを活用して、独裁政権において革命を起こさせることの方が軍事行動よりもずっと安上がりだし、その方法論の研究もアメリカが進めているという指摘もある。 U.S. Groups Helped Nurture Arab Uprisings - NYTimes 2011年に以下のようなエントリーを書いてみたが、今振り返ってみると認識をアップデートする必要がある箇所がいくつもある。 Facebookによる革命の作法 - FutureInsight.info まず、独裁・軍事政権にとって、ソーシャルメディアから革命を誘導する方法論の対策としてインターネットをある程度規制する必要があることがわかってきた。たとえ
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