初学者・初級者向け Django の学習ロードマップ - akiyoko blog
この投稿は 「Django Advent Calendar 2018 - Qiita」 の1日目の記事です。 akiyoko です。 2018年はまぎれもなく「Django の一年」でした（少なくとも個人的には）。 振り返れば、4月と10月に 技術書典 で Django の技術同人誌を出したり、Django Girls Tokyo という女性エンジニア向けイベントのコーチをしたり、モグモグ Django のスタッフをしたりと、Django を始めたばかりの方と向き合う機会が特に多かったです。 そんな中、 「Django って難しいよね」 「やってみたけどよく分からなかったので諦めた」 という声を聞くことが何度かありました。 最初は「フルスタックゆえに学習コストが高い」というのが原因なのかなとぼんやり思っていたのですが、最近はそうではなく、Webアプリケーション開発の前に知らないといけない知
Pythonで学ぶ 基礎からの機械学習入門(5) 教師あり学習・分類をやってみよう - 決定木と過学習�
分類とは 前回は、教師あり学習のなかでも連続値の予測手法である「回帰」に触れ、説明変数である人口密度、総生産額、コンビニの数などから、目的変数の家賃を予測することに挑戦しました。教師データを使い学習するプロセスは理解できましたでしょうか。 今回からは、予測する目的変数が離散値である教師あり学習「分類」に挑戦していきます。機械学習の分類は多くの場面で活用されます。簡単な事例だと、「スパムメールなのか、そうでないか」、「課金してくれる顧客なのか、そうでないか」のような2値の分類が挙げられます。また、2値分類だけではなく、多クラス分類も存在し、アヤメの種類を花弁の長さや幅等から3種類に分類する例等が挙げられます。 今回は、分類の代表的な手法である決定木を用いて、2値の分類に取り組んでいきます。また、教師あり学習を行ううえでは避けて通れない、過学習にも触れていきたいと思います。 データの準備 今回
Django で Model の グラフ図を出力 - AWS / PHP / Python ちょいメモ
本エントリーは、過去エントリー : Django の ER図 出力 が 2ステップで出来た - AWS / PHP / Python ちょいメモ の修正などを含めて記載しております。 Django では、Modelの定義を行う事でデータベースは定義は自動的に作成されます。 django-extensions を使うことで、Modelからグラフ図を出力することができます （ER図とは少々違い、Modelの継承などが表現されてるので、UMLのクラス図に近いようです。でもリレーションの表現が甘い？このあたり詳しくない。。。）。内部的には、「Django の Model定義 -> dot ファイル -> Graphviz で図にする」という手順を踏んでいるので、 dot ファイルの方が扱いやすい方は、画像出力じゃない方法もとれるようです。 見つけてしまえば、たった２ステップ。簡単ですね（開発者に感
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