「OpenCV-Python Tutorials」と「実践 機械学習システム」 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 「OpenCV-Python Tutorials」についての訳に関連して、他の書籍と比較を行いました。 ###OpenCV入門 OpenCV-Pythonチュートリアル入門 OpenCV-Pythonを始めてみよう OpenCV-PythonをWindowsにインストールする OpenCVをwindowsで使えるようにする。 OpenCV-PythonをFedoraにインストールする OpenCVをFedoraで使えるようにする。 ###OpenCVでのGUIの特色 画像操作を始めてみよう 画像を読み込むこと、表示すること、保存すること
Pyplot tutorial — Matplotlib 2.0.2 documentation
Pyplot tutorial¶ matplotlib.pyplot is a collection of command style functions that make matplotlib work like MATLAB. Each pyplot function makes some change to a figure: e.g., creates a figure, creates a plotting area in a figure, plots some lines in a plotting area, decorates the plot with labels, etc. In matplotlib.pyplot various states are preserved across function calls, so that it keeps track
【翻訳】scikit-learn 0.18 チュートリアル 科学的データ処理のための統計学習のチュートリアル 教師なし学習：データの表現を求める - Qiita
クラスタリング：観測値をまとめてグループ化する クラスタリングで解決された問題 虹彩データセットが与えられた場合、3種類の虹彩があるが、タキソノミストにラベルを付けるためのアクセス権がない場合、クラスタリングタスクを試すことができます：観測をクラスタと呼ばれるよく分離されたグループに分割します。 K平均クラスタリング 異なるクラスタリング基準および関連するアルゴリズムが多数存在することに注意してください。最も単純なクラスタリングアルゴリズムは K平均 である。 >>> from sklearn import cluster, datasets >>> iris = datasets.load_iris() >>> X_iris = iris.data >>> y_iris = iris.target >>> k_means = cluster.KMeans(n_clusters=3) >>
【翻訳】scikit-learn 0.18 チュートリアル 科学的データ処理のための統計学習のチュートリアル すべてを一緒に入れて - Qiita
【翻訳】scikit-learn 0.18 チュートリアル 科学的データ処理のための統計学習のチュートリアル すべてを一緒に入れてPython機械学習MachineLearningscikit-learn from sklearn import linear_model, decomposition, datasets from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.model_selection import GridSearchCV logistic = linear_model.LogisticRegression() pca = decomposition.PCA() pipe = Pipeline(steps=[('pca', pca), ('logistic', logistic)]) digits = datasets.l
【翻訳】scikit-learn 0.18 チュートリアル 科学的データ処理のための統計学習のチュートリアル - Qiita
http://scikit-learn.org/0.18/tutorial/statistical_inference/index.html をgoogle翻訳した。 scikit-learn 0.18 チュートリアル 目次 前のチュートリアル 統計学習 実験的な科学のデータセットのサイズが急速に拡大しているため、機械学習は重要性が増している技術です。さまざまな観測をリンクする予測関数を構築することから、観測を分類すること、またはラベル付けされていないデータセットの構造を学習することまで、さまざまな問題に取り組んでいます。 このチュートリアルでは、データを手がかりにした統計的学習の結果、統計的推論を目的とした機械学習技術の使用を紹介します。 scikit-learn は、古典的な機械学習アルゴリズムを科学Pythonパッケージ（ NumPy 、 SciPy 、 matplotlib ）の緊
【翻訳】scikit-learn 0.18 チュートリアル 外部リソース、ビデオ、トーク - Qiita
http://scikit-learn.org/0.18/presentations.html を google翻訳した チュートリアル 目次 / 前のチュートリアル 外部リソース、ビデオ、トーク 書かれたチュートリアルについては、ドキュメントのチュートリアルのセクションを参照してください。 初めて科学的なPythonをお使いですか？ 科学的なPythonエコシステムを新しく始めるときは、 Python Scientific Lecture Notes（訳注：日本語訳版がここに ） を強くお勧めします。これは、あなたの基礎を少し見つけるのを助け、間違いなくあなたの scikit-learn を学ぶ経験を向上させます。 scikit-learnを最大限に活用するには、NumPy配列の基本的な理解が推奨されます。 外部チュートリアル 特定の科目分野に合わせたオンラインチュートリアルがいくつか用
Pythonデータ分析系ライブラリのインストール Windows / Mac - Librabuch
PyCon JP 2014 チュートリアル「PyData入門」のお知らせ | Librabuch 上記のエントリで告知した通り、2014年09年12日（金）に行われるチュートリアルの講師を務める御縁を頂いています。29枚あったチケットは完売のようで、若干プレッシャーの高まりを感じる今日この頃です。 さて、チュートリアル開催にあたり、利用するライブラリ群のインストール方法をOS毎に確認していたのでこちらにも備忘録として残しておきます。（参加者の方々には専用経路で別途ご案内差し上げます） 導入手順 共通 Windows版 Mac版 動作確認 導入したいもの 今回導入したいライブラリは下記の通りです。 NumPy Scipy Pandas scikit-learn matplotlib IPython 共通手順 Python3.4.1をインストールしてPATHを通しておきます。（手順問わず） p
SciPy User Guide — SciPy v1.7.1 Manual
SciPy User Guide¶ Introduction Special functions (scipy.special) Integration (scipy.integrate) Optimization (scipy.optimize) Interpolation (scipy.interpolate) Fourier Transforms (scipy.fft) Signal Processing (scipy.signal) Linear Algebra (scipy.linalg) Sparse eigenvalue problems with ARPACK Compressed Sparse Graph Routines (scipy.sparse.csgraph) Spatial data structures and algorithms (scipy.spatia
keras-1チュートリアル流し読み - Qiita
始めに chainerと似て抽象化がされている。 違いの一例としてはネットワークの定義でユニット数の書き方がchainerと逆になってる。Dense(1, input_dim=784,... 出力ユニット数,入力ユニット数の順になってる。 この記事では関数の紹介、使い方、どこで使われてるかを説明できる範囲で紹介します。 ※layer_testというサンプルが多用されてますが、ただのテストコードなことに後で気づきましたので、そのうち直します。 継承関係 Layer ↑ Container ↑ Model ↑ Sequential Keras v2では名前が変わったりしてます。 今はv1を元に書いています。 http://qiita.com/miyamotok0105/items/322b29339e1771184b9e from keras.models import Sequential
Word2Vec Tutorial Part 2 - Negative Sampling · Chris McCormick
In part 2 of the word2vec tutorial (here’s part 1), I’ll cover a few additional modifications to the basic skip-gram model which are important for actually making it feasible to train. When you read the tutorial on the skip-gram model for Word2Vec, you may have noticed something–it’s a huge neural network! In the example I gave, we had word vectors with 300 components, and a vocabulary of 10,000 w
PyTorch
Join us at PyTorch Conference in San Francisco, October 22-23. CFP open now! Learn more. Learn Get Started Run PyTorch locally or get started quickly with one of the supported cloud platforms Tutorials Whats new in PyTorch tutorials Learn the Basics Familiarize yourself with PyTorch concepts and modules PyTorch Recipes Bite-size, ready-to-deploy PyTorch code examples Intro to PyTorch - YouTube Ser
TensorBoard: Embedding Visualization
Deploy ML on mobile, microcontrollers and other edge devices
TensorBoard: Embedding Visualization
Deploy ML on mobile, microcontrollers and other edge devices
アクセス解析を使ってサイトの課題を発見する12のステップ - Real Analytics （リアルアナリティクス）
アクセス解析ツールを導入して数カ月。いまいち使いこなせていないあなたへ。私が初めてサイトを分析する時に行う12のSTEPを紹介いたします。GoogleAnalyticsで全て対応出来るレポートです。ここで紹介するのはアクセス解析業界（？）における標準でもなんでもなく、私なりの分析手法ですので、他にも様々な方法やバリエーションがあります。 ※アクセス解析用語の基本的な知識と、GoogleAnalyticsを使ったことがある（出来ればアドバンスドセグメントを使ったことがある）人向けの方法になります。 2つの事前準備 分析に入る前に、以下の二つの事前準備を行いましょう。 A.サイト全体をじっくり見る サイトマップや主要の導線をたどってみたり、実際にコンバージョンしてみたり。自分なりにサイトの良いところと悪いところを見つけて箇条書きにしておきましょう。また、それが数字にどう反映されるか？を想像して
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【翻訳】scikit-learn 0.18 チュートリアル 科学的データ処理のための統計学習のチュートリアル 統計学習：scikit-learnにおける設定と推定器オブジェクト - Qiita