deep learning にも使える scikit-learn の概要と便利な機能 - Qiita
scikit-learn: pythonの機械学習ライブラリ。deep learningそのものの構築はないけど、評価メトリクスやハイパーパラメータ探索に便利なAPIがあります。 インストール from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.metrics import accuracy_score # 0. データ読み込み from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() X_train, X_test = iris.data[:120], iris.data[120:] y_train, y_test = iris.target[:120], iris
声優の声を分類してみた - Qiita
まだ終わらない。 ここから手作業でコーナーの切り替わりシーンの部分とか、音楽流すコーナーとか、他の人の声が入ってる部分とかを手作業で削除していった。 ただ、バックで小さな音楽が常に流れているのはもうどうしようもないので無視。 このバックの音の影響を最小限、もしくは無くすにはどうすればいいんだろうか・・。 とりあえず、これでデータ収集は完了！ 2.データから特徴量を抽出する 周波数強度を特徴量にしたらいいんじゃない？高速フーリエ変換だ！となるが、 オライリーから出てる実践機械学習システムにはそれよりメル周波数ケプストラム係数(MFCC)ってやつを使った方がいいよ！と書いてたので今回はそっちを使うことにする。 色々見てみたところ、現在の音声認識ではMFCCが代表的な特徴量として用いられていて、人間の音声知覚の特徴を考慮してるらしい。 しかし、MFCCにはピッチの情報が含まれないようだ。 ケプス
scikit-learnとgensimでニュース記事を分類する - Qiita
こんにちは、初心者です。 適当なニュース記事があったとして、ニュースのカテゴリを推測するみたいな、よくあるやつをやってみました。Python3.3を使いました。 何をやるの？ データセットはlivedoorニュースコーパスを使いました。 http://www.rondhuit.com/download.html#ldcc クリエイティブ・コモンズライセンスが適用されるニュース記事だけを集めてるそうです。 トピックニュース、Sports Watch、ITライフハック、家電チャンネル 、MOVIE ENTER、独女通信、エスマックス、livedoor HOMME、Peachy というクラスがあります。 データは、1記事1テキストファイルの形式で、クラス別のディレクトリにいっぱい入っています。 これを学習して、未知の文章に対して、お前は独女通信っぽい、お前は家電チャンネルっぽい、みたいに、分類が
機械学習の勉強、途中経過. – SE Can’t Code. – Medium
About Machine Learning. 仕事でデータ解析&機械学習を扱うようになって1年とちょっとになるわけだが、割といろいろなコンテンツを当たってみたり技術書を読んだりと試行錯誤をしてきた。最近になってようやく機械学習がなんたるか、であったりどのようなプロセスを踏んで進めていくのかが掴めてきたので、ここで一度自分の学習を振り返ろうと思う。上手くいったこともあれば、時間を浪費したことだってある。どちらかと言うと、後者が多いんだけどね。 前提として僕は数学が苦手である。というのも文系学卒エンジニアということもあり、大学ではちょろっとしか数学はやってこなかった。どちらかというと大学ではプログラミングに費やしていた時間の方が長いだろう。だからか、機械学習の勉強を始めて一番苦労した点は数学だった。機械学習の専門書を開いてみるとわかるが、基本的に数式ばかりが書かれている。これは数式に慣れてな
WebAPIについての説明 - Qiita
はじめに 新人への説明の為に書きました。 元々は社内勉強会用のスライドのメモだったものを、いい感じに直して公開する事にしました。 「勉強は真面目にするものだ」と考えている人には向きません。 「技術的な事は正確でなければいけない」と考えている人には向きません。 基本的な事から馬鹿丁寧に書いてあるので長いです。時間ある時用の記事です。 誤解を生じるぐらい噛み砕いて簡単に説明してあります。 教科書的に通して読むことでWebAPIが理解出来るように書いてあります。 対象者 htmlとcssは書ける phpとjsを主にコピペでしか書けない IT関連の基本的な用語も知らない、理解してない WebAPI？何それおいしいの？っていう人 どちらかと言うと営業寄りの部署に所属 アジェンダ 第1部 知識編 WebAPIの 仕組みを理解する 用語を理解する 第2部 実践編 WebAPIを作る WebAPIを利用す
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
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