ゆるふわPandasチートシート - QiitaDeleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
すごいPandasさっくり学ぼう - Qiita
すごいPandasさっくり学ぼう はじめに Pandasとはプログラミング言語Pythonにおいて、データ解析を支援する機能を提供するライブラリです1。PandasはPythonのライブラリでも複雑だと思います2。 しかし、その分、自由度が非常に高く、データ分析やさんにとって、Pandasなしでのデータ分析は考えられません。そこで、「ここまで理解しとけば、あとは(他サイトとかみたら)どうにでもなるわ」ってところまで説明したいと思います3。 攻略方法 \1. 準備 numpy(1次元)のインデックス参照、スライシング、ブールインデックス参照、ファンシーインデックス参照を使えるようにする numpy(2次元)のインデックス参照、スライシング、ブールインデックス参照を使えるようにする。numpy.iloc_関数の挙動を理解する。(ファンシーインデックス参照は2次元でのndarrayでは使いづらい
【翻訳】scikit-learn 0.18 User Guide 3.4. モデルの永続化 - Qiita
http://scikit-learn.org/0.18/modules/model_persistence.html を google翻訳した scikit-learn 0.18 ユーザーガイド 3. モデルの選択と評価 より 3.4. モデルの永続化 scikit-learn モデルを訓練した後、再学習することなく将来の使用のためにモデルを持続させる方法が望ましい。次のセクションでは、pickleでモデルを永続化する方法の例を示します。また、pickleシリアル化の作業時に、セキュリティと保守性に関するいくつかの問題を確認します。 3.4.1. 永続性の例 Pythonの組み込み永続化モジュール、つまり pickle を使って、scikitモデルを保存することは可能です： >>> from sklearn import svm >>> from sklearn import datas
再訪scikit-learn - Qiita
scikit-learnの便利なAPIについて，新しく知ったことをメモする． $HOME/Desktop/memo.mdにメモを書き溜めていたが誤ってrmしてしまったのでQiitaを使ってみる． 新しく学びを得たら随時追加していく． （間違いがあったらご指摘頂けると幸いです．どうかよろしくお願いします．） データの前処理 ライブラリの Preprocessing モジュールには神が宿っており， import する際にはコミッターに感謝を捧げる必要がある． 素性の次元削減 k個の素性を選択する． SelectKBestの第一引数は関数でchi2のほかにもf_classifなどが使える． 素性の次元削減には他にも RFECV などがあるけれど，どう違うのかよく分かっていないので今後調べたい．
KONGことはじめ - Qiita
KONGとは 公式読めってのはおいといて 噛み砕いて説明すると マイクロサービスを構築する時のAPI Gatewayとなるもの リバプロの役割をしてリクエストを各APIに振り分けるよ pluginで認証や流量制限、ログ取りもできるよ kong本体もクラスタ化できるし、APIもアグリゲーションできるよ API GatewayみたいのがないとたくさんAPIサービス作るとわけわかんなくなっちゃうよ 実際はnginxの拡張モジュールのようなものでAPIを経由してnginxの設定に反映してくれる感じ つまり色々な言語で実装されたAPIサービスの総合窓口。 KONG配下にAPIサービス群を置いてあとはfrontendでもcurlでも好きに叩けば？ くらいの構成にできそう KONG以外だとcloud系でAWS API GatewayとかAzureのAPI ManagementとかGoogle Cloud
Macで深層学習の環境をさくっと作る手順 with TensorFlow and OpenCV - Qiita
はじめに 新しくMacBook Airを購入したので、これまで使っていたMacBook Airと同じ環境を構築するために必要な手順を整理します。 再セットアップをする時に困らないため自分用にメモしている感じですが、共有すると誰か他の人のためにもなるかもしれないと期待するところです。 主な手順 以下の順番でインストールします。 Xcode pyenv anaconda autoconf、automake、libtool、CMake OpenCV TensorFlow Xcode App Storeを起動してXcodeをインストール。 pyenvとanaconda 以下のスクリプトを作成して実行。 ※ ここでは2017年5月6日現在の最新版4.3.1のanacondaをインストールします。 git clone https://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.pyenv
Kubernetes 速習会 - Qiita
この速習会の目標 Developer がさくっと kubernetes を理解して、実際にリリース出来る kubectl が叩ける用になる Kubernetes の manifest ファイルの書き方 Kubernetes への Release / Deploy 方法 Kubernetes 上にあるApplication の maintenance Kubernetes に上げたApplicationのMonitoring kubectl を install kubectl の install してなかった場合は、こちらの実行ファイルを直接ダウンロードして叩けるようにしましょう The linux kubectl binary can be fetched with a command like: curl -O https://storage.googleapis.com/kuberne
kubernetes初心者のための入門ハンズオン - Qiita
この記事はリクルートライフスタイル Advent Calendar 2016の10日目の記事です。 DEPRECATED! [2020/12/05追記] この記事内のコマンドは現在のバージョンの挙動と一部異なっていたり、説明に不正確な部分があります。 例えば公式のチュートリアルなど、信頼できる情報を参照ください。 https://kubernetes.io/ja/docs/tutorials/kubernetes-basics/ 2019/05/30追記 下記内容は若干の不正確を含みますので、軽く読み流して雰囲気を掴んでいただいたあとは https://qiita.com/Kta-M/items/ce475c0063d3d3f36d5d などご参照いただくとよいかと思います。 こんばんは 「sshするときの-p 443ってなんの数字ですか？」ぐらいの素人がインフラ周りを担当し8ヶ月、kub
GoogleCloudPlatform ContainerEngine（Kubernetes)でコンテナ管理入門(基本的な使い方、Registry、Blue/Green Deployment、ResizeCluster、MultiZoneClusterとか) - Qiita
GoogleCloudPlatform ContainerEngine（Kubernetes)でコンテナ管理入門(基本的な使い方、Registry、Blue/Green Deployment、ResizeCluster、MultiZoneClusterとか)DockerkubernetesGoogleContainerEngineGoogleContainerRegistryGoogleCloud はじめに 先日GoogleCloudOnBoardという大きなイベントに参加しまして、色々と感動したわけです。私もGCP布教に一役買おうと思いContainerEngineについて書いてみました。 前回はAWS ECSを書きましたけど、やっぱりコンテナ管理といえばKubernetesですよ。 今回も前回とだいたい同じシナリオでやってみたいと思いますが、Autoscalerだけはベータでの提供との
Rubyでデータ解析 - Daru入門 - Qiita
データ解析といえばPythonやRを使うことが多いが、Rubyでも簡単なデータ解析は行うことができる。 Rubyでデータフレーム（Excelのスプレッドシートのようなデータ構造）を扱うには、Daru というライブラリが利用できる。作者の@v0droさんはRubykaigi 2016でも登壇してDaruについて発表していて、公演の様子はこちらで見ることができる。 この記事では、Daruの基本的な使い方を紹介する。 必要な機能を全部書くと量が多くなるので、最小限の利用例のみ書いていく。 環境 Ruby2.3.1 daru 0.1.4.1 Gemfileに gem "daru" と書いてbundleすればOK。 以後、require "daru" を行ってから実行する データ構造 dataframeは２次元配列のような構造で、Daru::DataFrame という名前のクラスになる。 dataf
Microsoft Bot Framework v3.0 からはじめる BOT 開発 - Qiita
Microsoft Bot Framework とは マイクロソフトが提供する、チャットのようなメッセージのやり取りを行うアプリケーションをテンプレートから簡単に作成できる＆便利な機能をまとめた(→"フレームワーク"と呼ばれている)モノです。2016年3月末のイベント //Build 2016 にて v1.0 として公開、2016年7月に最新版 v3.0 が公開されました。(まだプレビュー版として公開中) この記事では、主に v3.0 からはじめて触ってみる人向けに、"最初の一歩"を解説します。開発は Visual Studio 2015 および C# で行います。下記手順を確認している環境は、Windows10 + Visual Studio Enterprise 2015 Update3 です。 ※ 順次 Windows10 + Visual Studio 2017 (C#) の環境に
IBM Bluemixを使って、Slackで動くHubotを構築する手順 - Qiita
記事を書いた目的# IBM BluemixでHubotを動かせることが分かっていても具体的な手順はネットで探してみてもよく分からなかったので、本記事を作成した。 なお、ローカル環境はWindowsを使用している。 手順# 1.IBM Bluemixのアカウントを作成 IBM Bluemixにて、 右上の登録ボタンを押す 以下の記事を参考にして、アカウントを登録 IBM Bluemixフリートライアルアカウント作成手順 2.SDK for Node.js でアプリを作成 以下の手順でアプリを作成 IBM Bluemixポータル画面>クラシック・エクスペリエンスに進む> カタログ>ランタイム>SDK for Node.js アプリの名前:hubotdev(任意名称で作成。この記事では、hubotdevで作成を行う) ホスト:hubotdev(任意名称で作成。この記事では、hubotdevで作成
Laravel ( VirtualBox + Vagrant + Homestead + Composer )
この記事では、Mac の環境をメインに説明しますが、Windows 環境で行う方法も補足します。 開発環境の構築は、ターミナルを使ってコマンドで指示をします。 この記事内では、コマンド自体の詳しい説明はしませんので、不明な箇所は調べてください。 Windows の方で、コマンドプロンプトを利用している方は、Git for Windows をインストールして、Git Bash というソフトを使って作業してください。 最初に Laravel、VirtualBox、Vagrant、Homestead、Composer について簡単に学んだ後に、実際に開発環境の構築を行います。 私自身未熟ですので説明に誤りがあるかもしれません。 誤りがあれば、ご指摘ください ((_ _ (´ω｀ )ﾍﾟｺ 第1章 Laravel とは 第2章 VirtualBox とは 第3章 Vagrant とは 第4章 Ho
HoloLens Dev 101 - Qiita
1/26に開催された日本マイクロソフト株式会社初のHoloLensセミナー HoloLens Dev 101に参加してきましたので、その内容についてポイントをまとめました。 (ハッシュタグは#HoloLens, #holodev101) ARとMRとの違いについて MRとは、Microsoftが提唱した概念です。 ARが現実を拡張するのに対して、じゃあMRは何が違うのか？それは「現実認識」にあるとのこと。 例えば、現実にある机の上に仮想オブジェクト(ノートでもペンでも)を乗せた場合を例に考えます。 現実世界の机を移動させると、ARでは仮想オブジェクトはそのままですが、 MRでは、机がなくなったことでオブジェクトが落下する、この点が大きな違いとのことでした。 HoloLensアプリ企画・設計時の注意点について HoloLensは従来とは異なる特性を持つデバイスであり、それ故にアプリ企画段階か
機械学習入門時に知っておきたい情報まとめ - Qiita
機械学習を勉強する際、どこから手をつけて良いか分からなかったので情報収集した内容をまとめておきます。 随時更新予定です。 オンライン講座 coursera machine learning スタンフォード大学教授によって設立された、オンライン講座。 修了証が不要なら無料で受講できる。日本語字幕あり。 https://www.coursera.org/learn/machine-learning udacity deep learning 最先端テクノロジについての講座を多数配信している無料オンライン講座。 https://www.udacity.com/course/deep-learning--ud730 Webサイト "機械学習","信号解析","ディープラーニング"の勉強 書籍 人工知能は人間を超えるか / 松尾 豊 さん 人工知能の歴史、何ができて何ができないのか、など概要を知るの
機械学習とディープラーニングの入門者向けコンテンツまとめ - Qiita
機械学習とディープラーニングについて、入門者向けに解説されているネットと書籍の情報をまとめてみました。 ニューラルネットワークやディープラーニングについては、書籍『ゼロから作るDeep Learning - Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装』が特におすすめです。 機械学習全般についてなら、書籍『Python機械学習プログラミング - 達人データサイエンティストによる理論と実践』が特におすすめです。 他にもおすすめのコンテンツがありましたら、コメントで教えてください。 機械学習 【ネット】 やる夫で学ぶ機械学習シリーズ けんごのお屋敷 【ネット】 高卒でもわかる機械学習 頭の中に思い浮かべた時には 【ネット】 機械学習 はじめよう 技術評論社 プログラム言語はPython。 【ネット】 機械学習概論 講義テキスト 書籍『ITエンジニアのための機械学習理論入門』のSlideSh
HoloLens チュートリアルの実機動作 - Qiita
はじめに HoloLens エミュレータでのチュートリアルを試してきましたが、実機が来ましたので、実機での動作をさせてみます。 HoloLens チュートリアル (Holograms 101E - 1 "Holo" world) - Qiita HoloLens チュートリアル (Holograms 101E - 2 Gaze) - Qiita HoloLens チュートリアル (Holograms 101E - 3 Gestures) - Qiita HoloLens の IP アドレス確認 「Settings」を選択 「Network & Internet」を選択 「Wi-Fi」-「Advanced Options」を選択 「IPv4 address」を確認 HoloLens を開発者モードへ変更 「Update & Security」を選択 「For developers」を選択し、
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逆引き Numpy / Pandas (随時更新予定) - Qiita
5分で始めるAngular2とUIフレームワークをいれるまで - Qiita
Flow導入時に最初にやることまとめ - Qiita
