Twitterの投稿時間で類似度を計算してみた - 確率分布の類似度 - 唯物是真 @Scaled_Wurm
以前集合やベクトルの類似度の記事を書いたんですが、確率分布の類似度には触れていなかったのでついでに書きました ツイート時間分布の類似度を求める 今回はツイート時間ごとの頻度を正規化して、確率分布とみなして類似度を計算してみます 私のアカウント(以下mainと表記)に対して、私のもう一つのアカウント(以下subと表記)+私がリプライを送ってる数が多い(以下friendと表記)上位5人と比較します subがfriendよりも似た結果になることを期待しています 以下にツイート時間の分布(main + sub + friend 5人)を載せました ある程度似ていますが、人によってそこそこ形が違っていて、特に午前中の投稿時間の差は特徴的に見えます またfriend1の一人だけは大きく違った傾向を示しています 以下ではこれらが定量的にどれぐらい異なるのか類似度を計算して比較していきます グラフを描くの
numpyでのKLダイバージェンスとJensen-Shannonダイバージェンスの実装 | Vingow 開発チームブログ
scipyには距離を測るための手続きが用意されています(scipy.spatial.distance)。ユークリッド距離やcosine距離(cosine類似度)などもあるのですが、確率分布間の距離とも言うべきKLダイバージェンスやJensen-Shannonダイバージェンスなどは実装されていません。ということで、実装してみました。 実装コードだけ見たいという場合は、最後まで読み飛ばしてください。 KLダイバージェンスとJensen-Shannonダイバージェンスについて KLダイバージェンス(カルバック・ライブラー情報量; Kullback–Leibler divergence; 相対エントロピー)とは、分布と分布の差異の大きさ(≠距離)を測るものです。分布と分布があったとき、のに対するKLダイバージェンスは で定義されます。また、クロスエントロピーを使って と定義することもできます。クロ
はじパタ4章 with Python - Handwriting
環境構築するだけしてnumpyすらまともに扱えないのは恥ずかしいので、はじパタのRによる実行例をPythonに移植しながらPythonの科学計算ライブラリに慣れつつ、機械学習にも慣れようという魂胆。 とりあえず第4章から。 irisのデータを用意 scikit-learnには様々な学習データが用意されていて、お決まりのようにその中にアヤメの学習データも含まれている。 from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() print iris.data iris.dataが学習データの本体。 iris.feature_namesがそれぞれの列のラベル。 In [28]: iris.feature_names Out[28]: ['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal lengt
pandasのdataframe型をnumpyのarray型に変換する - 新kensuke-miの日記
pandasのdataframe型をnumpyのarray型に変換する 投稿日:2014年8月29日 by kensuke-mi カテゴリ: pandas やりたいこと dataframeを行列として扱いたい。 なので、numpyのarray型（np.arrayかnp.adarrayにしたい） どう解決するか？ ここに書いてあった。 なんだか、いろいろな人が回答しているが、一番シンプルでわかりやすかったのがこれ。 df.as_matrix() すでにpandasのクラスに定義されていたというオチ
Download Anaconda Distribution | Anaconda
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fonnesbeck/ScipySuperpack @ GitHub
This shell script will build and install the Python scientific stack, including Numpy, Scipy, Matplotlib, IPython, Pandas, Statsmodels, Scikit-Learn, and PyMC for OS X 10.10 (Yosemite) using the Homebrew package manager and pip. The script will use recent development code from each package, which means that though some bugs may be fixed and features added, they also may be more unstable than the o
Windows 7でnumpy, scipyインストール - Educational NLP blog
明日は，Tokyo.SciPyですね．Windows 7にnumpy, scipyをインストールしましょう． http://www.python.org/download/でPython 2.7.2 Windows Installerをダウンロードしてインストール．僕の環境は64bitで64bitと書いてあるインストーラもありますが，こちらを使ってみました．numpy, scipyのバイナリはwin32と書かれたものしかないので，何かエラーが出そうな予感がしたからです． http://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/1.6.1/で，numpy-1.6.1-win32-superpack-python2.7.exeをダウンロードしてインストール． http://sourceforge.net/projects/scipy/files/sc
高速数値計算ライブラリ「Numpy」覚書き - Pashango’s Blog
Pythonで一番有名で普及しているライブラリと言っても過言ではない「Numpy」の覚書きです。かなり多機能な数値計算ライブラリで、内部はC言語で記述されているため超高速に動作します。 ベクトル ベクトルの長さ＆正規化 import numpy a = numpy.array([[2,2]]) #ベクトルの長さ length = numpy.linalg.norm(a) #length=>2.8284271247461903 #ベクトルの正規化 a / numpy.linalg.norm(a) #=>array([[ 0.70710678, 0.70710678]]) 内積＆外積 import numpy v1 = numpy.array((1,0,0)) v2 = numpy.array((0,1,0)) #内積 numpy.dot(v1,v2) #=> 0 #外積 numpy.cros
私訳「暫定的 NumPy チュートリアル」 - naoya_t@hatenablog
# 原文：http://www.scipy.org/Tentative_NumPy_Tutorial このチュートリアルを読む前に、Pythonについてちょっとは知っているべきだ。記憶をリフレッシュしたいと思うなら、Pythonチュートリアルを見てくるがいい。 このチュートリアルに出てくる例を試したいなら、あなたのPCに少なくとも Python NumPy はインストールされているべきで、他に入ってると便利なのは： ipython は拡張されたインタラクティブなPythonシェルで、NumPyの機能を探検するのにとても便利 matplotlib があると図表の描画が可能になる SciPy はNumPyの上で動く科学計算ルーチンを沢山用意してくれる 基礎 NumPy の主要なオブジェクトは、同じ型（普通は数）の要素のみから成り、正の整数のタプルで添字付けされた、均質なテーブル（というか多次元
Python Tools for Visual Studio
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