「典型的な DP (動的計画法) のパターンを整理 Part 1 ～ ナップサック DP 編 ～ 」をPythonで解く - u++の備忘録
2月下旬に「典型的な DP (動的計画法) のパターンを整理 Part 1 ～ ナップサック DP 編 ～ 」の前半7問をPythonで解きました。ABCのD問題で時折出題されるDPの感覚をザックリと掴むことができました。 qiita.com 1 ナップサック DP とは 問題 1: 最大和問題 2 ナップサック問題 問題 2: ナップサック問題 3 部分和問題とその応用たち 問題 3: 部分和問題 問題 4: 部分和数え上げ問題 問題 5: 最小個数部分和問題 問題 6: K個以内部分和問題 問題 7: 個数制限付き部分和問題 1 ナップサック DP とは 問題 1: 最大和問題 n = int(input()) a = list(map(int, input().split())) # input # == # 3 # 7 -6 9 # == # dp[0] = 0 dp = [0]
【Kaggleのフォルダ構成や管理方法】タイタニック用のGitHubリポジトリを公開しました - u++の備忘録
はじめに Kaggleのタイタニック GitHubリポジトリ 執筆の経緯 大まかな方針 参考にした情報 フォルダ構成 configs data input output features logs models notebook scripts utils 計算の実行 Git管理 おわりに はじめに 本記事では、Kaggle用フォルダ構成や管理方法について、現時点での自己流の方法をまとめます。「現状自分はこういうやり方を試している」という話なので、よりよい方法などあれば、ぜひTwitterなどで教えてください。 具体例がないと抽象的で分かりづらいと思ったので、Kaggleのタイタニックを題材にしました。GitHubのリポジトリも公開しています。 Kaggleのタイタニック Kaggleのタイタニックとは、Kaggleのチュートリアル的な問題として認知度の高いコンペティションです。タイタニッ
2018年のKaggleの"leak"を眺めてみる - u++の備忘録
はじめに 2018年のKaggleでは、何かと "leak" という単語が話題になった印象があります。 https://www.kaggle.com/docs/competitions#leakage 今回は、Meta Kaggleのデータを分析し、2018年のコンペで話題になった "leak" を眺めてみました。 Meta Kaggle 分析の概要 2018年に公開された全てのdiscussionから、タイトルに "leak" を含むものを抽出 ただし対象コンペは、2018年に開始したレート変動を含むものとする 対象コンペの抽出 discussionに関するデータセットには、コンペ名が記載されていませんでした。今回は "ForumId" をキーに結合することで、discussionとコンペ名を紐づけます。 compe = pd.read_csv("Competitions.csv") #
Rを用いて般若心経を感情分析してみた - u++の備忘録
はじめに 感情分析とは Rのパッケージ 般若心経を感情分析 データの準備 分析結果 おわりに はじめに 本記事は、hiro.is(@youjo_DS)さんの以下のブログを読んで着想を得ました。 loveshome.hatenablog.jp 感情分析とは 感情分析とは、その名の通り単語や文章内の「感情」を分析する手法です。事前に単語ごとに[-1, 1]で感情に値を付けた辞書を用意しておきます。値が正に大きいほどポジティブ、負に大きいほどネガティブな感情を意味します。文章の場合は単純に足し合わせで「文章としての値」を算出しているようです。 head(dic) # V1 V2 V3 V4 #1 優れる すぐれる 動詞 1.000000 #2 良い よい 形容詞 0.999995 #3 喜ぶ よろこぶ 動詞 0.999979 #4 褒める ほめる 動詞 0.999979 #5 めでたい めでたい
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