Pythonの学び方と,読むべき本を体系化しました2018〜初心者から上級者まで - Lean Baseball
【2021/1/11】2021年版を公開しました 【2020/1/9】2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ 【2019/8/12】一部書籍のリンクを最新版に更新しました 【2018/12/24追記】最新版を公開しました！「Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball」 機械学習にWebアプリ,そしてFintechと,今年（2017年）は昨年（2016年）以上にPython界隈が賑やかな一年でした. Pythonでお仕事と野球データ分析を生業としている@shinyorke（野球の人）ですこんにちは. このエントリーでは,そんなPythonの学び方・本が充実した今年から来年（2018年）に移るにあたり, 最短距離でPythonレベルを上げるための学び方・読むべき本の選び方〜2018 をまとめてみました.
機械学習ではじめるDocker - にほんごのれんしゅう
目次とお断り この資料をまとめるに当たって、実際に開発したり運用したりという経験のスニペットから、できるだけ編集して、自分なりに体系化したものです 様々な角度のデータが乱雑なっててわかりにくいかもしれませんが、ご了承いただけると幸いです "1. Dockerとは" "2. Dockerを用いるメリット" "3. docker.ioのインストール" "4. dockerでコンテナの起動" "5. 基本的な操作" "6. Dockerコンテナにsshdなどの必須ソフトウェアをインストールする" "7. dockerコンテナのexportとimport" "8. 機械学習ように調整したコンテナの利用" "9. 実際に使用している例" "10. Docker Hub連係" "11. Docker Compose" "12. Dockerのコンテナとホストマシン間でファイルの共有をする" "13.
【機械学習初心者向け】scikit-learn「アルゴリズム・チートシート」の全手法を実装・解説してみた - Qiita
scikit-learnのアルゴリズム・チートシートで紹介されている手法を全て実装し、解説してみました。 注釈 本記事シリーズの内容は、さらに丁寧に記載を加え、書籍「AIエンジニアを目指す人のための機械学習入門 実装しながらアルゴリズムの流れを学ぶ」 として、出版いたしました。 概要 scikit-learn アルゴリズム・チートシート 【対象者】機械学習を使用したい方、初心者向けの機械学習本を読んで少し実装してみた方 scikit-learnの説明は英語で分かりにくいし、実装例もシンプルでなくて、よく分からんという方 【得られるもの】模擬データを用いて、各手法を使用したミニマム・シンプルなプログラムが実装できるようになります。 アルゴリズムの詳細な数式は理解できませんが、だいたい何をやりたいのか、意図と心、エッセンスが分かります。 アルゴリズムマップの手法をひとつずつ実装・解説します。
（翻訳）Apache Arrowと「pandasの10項目の課題」 - Qiita
始めに：pandasの作者であるWes McKinneyさんがPythonのデータツール関連でとても興味深いblogを書かれているので、翻訳して日本のPyDataコミュニティに公開してもいいでしょうか、とお聞きしたところ、快諾をいただきましたので少しずつ訳して公開していこうと思っています。 2017/9/21（木） Apache Arrow、pandas、pandas2、そして最近の私の作業の大まかな方向性と視界が開けてきている未来に関して、これから一連のポストを書いていきます。このポストはその第一弾です。少々量があり、全体に技術的な色合いが濃くなっていますが、興味を持たれたなら読み進めていってください。 このポストでは、pandasの内部構造に関する主要な問題のいくつかと、それらに対して私が着実に進めてきた現実的な解決策の計画と構築について、できる限り簡潔に説明しようと思います。外から見
これさえ読めばすぐに理解できる強化学習の導入と実践
強化学習の位置づけ 教師あり学習 教師なし学習 強化学習 強化学習の応用事例 Atariの攻略 AlphaGo ロボットの自動動作獲得 ファイナンスへの応用 広告配信の最適化 OpenAI Gymを使ってQ-learningを実装してみる 状態 行動 報酬 実装 参考文献 ディープラーニングなどの機械学習技術の進歩によって、過去のデータから学習する技術は大きく進化し、写真の中に写っている対象を認識することや病気の診断、多言語間の翻訳をする性能を著しく向上させることができました。 すでにその性能は専門的な教育を受けた人間の能力と同等 [1] か超えている分野もあるほどです。 一方で、人間にはデータを与えなくとも自ら経験から学び、スキルを上達させることができます。特に何も教えられなくとも、経験からゲームを攻略することやロボットの正しい動作の仕方を学んでいくことができます。 機械学習の中でも、こ
The Python Tutorial
The Python Tutorial¶ Python is an easy to learn, powerful programming language. It has efficient high-level data structures and a simple but effective approach to object-oriented programming. Python’s elegant syntax and dynamic typing, together with its interpreted nature, make it an ideal language for scripting and rapid application development in many areas on most platforms. The Python interpre
TensorflowやPythonの基礎が学べる——初心者向け「AIプログラム学習キット」｜fabcross
スペクトラム・テクノロジーは、Raspberry Pi 3 model Bを使い、Googleの機械学習ライブラリー「Tensorflow（テンソルフロー）」や、プログラミング言語Pythonの基礎を学習できる「AIプログラム学習キット」を発売する。 本キットは、初心者向けに、プラットフォームとしてRaspberry Piを採用、あとはインターネットに接続できるPC環境があれば、AI学習ができるように構成されている。学習に必要なプログラムもすべてインストール済だ。 まず、基本的なPythonプログラミングを練習問題100題を使って学び（標準時間30時間）し、Tensorflowの使い方を習得する。そして次のステップで、文字認識（MNIST）、画像認識（CIFAR－10、IRIS）、自然言語処理（word2vec）などのディープラーニングで有名なプログラムを使った応用学習ができる。 キット内
【コードで一発】ブログ最適化/SEO対策で面倒なことは全てPythonにやらせよう - プロクラシスト
こんにちは、ほけきよです。 ここ数回に分けて書いた『面倒がすぎる内容をpythonにさせよう』シリーズの集大成。 ブログ最適化のために必要なものを『全て』『一気に』抜き出すプログラム、作りました！ この記事を読めば、下記の情報がゲットできます ※ 現在ははてなブログのみ対応となっています。WordPress用にも作成中なので、少々お待ちを。 *1 ・記事とURLとブックマークの情報 ・記事内画像を全て抜きとったもの ・自サイトの内部リンクがどうなっているかを可視化したもの ・リンク切れリスト ・はてなブックマークがどのような伸び方でついたかを可視化したもの 使い方(情報技術に明るい人) 使い方(一般向け) 環境構築 実行するコード コマンド一発！実行する 中身がどうなっているか 注意 出力結果 pythonを勉強したい方に まとめ 使い方(情報技術に明るい人) 情報技術に明るい人と、そうで
【PyTorch、Chainer、Keras、TensorFlow】ディープラーニングのフレームワークの利点・欠点【2017年10月更新】 - HELLO CYBERNETICS
ディープラーニングの大流行の中、様々なフレームワークが登場し、気軽にプログラミングができるようになりました。しかし、そんな中どのフレームワークを選べば良いかわからないという人も多いと思います。そんな人に少しでも参考になればと思い記事を書きます。 はじめに Chainer 特徴 柔軟な計算グラフの構築が可能 Pythonによる実装 直感的な計算グラフの構築が可能 メリット・デメリット メリット デメリット まとめ Keras 特徴 とんでもなく簡単に計算グラフを記述可能 高速計算ライブラリのディープラーニング用ラッパー もはやプログラミングの経験すら不要 メリット・デメリット メリット デメリット まとめ TensorFlow 特徴 圧倒的な利用者数 テンソル計算を行うライブラリ Define and Run 追加のライブラリが豊富 メリット・デメリット メリット デメリット まとめ PyT
Pythonで使って覚えるEvernote API
Evernoteは直感的な操作でクラウド上に情報を蓄積できるサービスです。本記事ではEvernoteが公開しているAPIをPythonから利用し、APIの基本機能を確認していきます。また、Evernote APIの活用方法として、ノートの内容からタグを付与する、簡易なプログラムの作成方法を紹介します。 はじめに Evernoteはクラウド上にあらゆる情報を記録できる便利なサービスです。筆者も技術情報から日常生活におけるちょっとした備忘録まで、さまざまな情報をストックするのに活用しています。EvernoteはAPIを公開しているので、Evernoteを活用したアプリケーションや、自分専用のツールを作るとその便利さがさらに広がっていきます。 本記事ではEvernote APIをPythonから利用する方法を解説し、ノートの内容からタグを付与する簡易なプログラムを作成していきます。 対象読者 P
Pandasによる実践データ分析入門 - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは。データ分析部のオギワラです。最近は「NANIMONO (feat.米津玄師)」をよく聞いています。 今回はPythonのデータ分析ライブラリであるPandasについて、実践的なテクニックを「データ処理」「データ集計(Group By)」「時系列処理」の３カテゴリに分けてご紹介していきます。 Pandasに関する基本的な内容については、前エントリーで既に紹介されているので、是非こちらもご一読して頂けると幸いです。 data.gunosy.io データ処理 データの取り出し(query) 条件文に基づくデータ処理の適用(where) 各行への関数の適用(apply) データ集計(Group By) カラム毎に異なる集計を適用する(agg) 最大・最小値である行を取り出す(first) 標準化や正規化処理を適用する(transform) 時系列処理 時間の丸め処理(round) 時系
AzureMLとPythonでアジャイル機械学習APIサービス開発 | テクノスデータサイエンス・エンジニアリング株式会社
Microsoft Azure Machine Learning(以下、AzureML)では、Pythonで独自の機械学習アルゴリズムを開発し、簡単にAPI化する事が可能です。 目次 1. AzureMLはPythonで機械学習もできる 2. 実践:Pythonで機械学習サービスをウェブサービス化 2-1. データをアップロードしてPythonへロード 2-2. Python + scikit-learnで機械学習のコードを書く 2-3. 出来上がったモデルをAPI化し、サービスとして公開 2-4. 公開したAPIが動いているか確認してみる 3. 終わりに 1. AzureMLはPythonで機械学習もできる 1-1. ところで、なぜPython? 最近、機械学習の領域ではRやMATLABだけでなく、Pythonもよく使われる様になってきました。理由は様々ですが、データ分析者の目線だと、
WindowsへのElectron導入する前後でハマったところを解決してみた その2 Sqlite3を動かす - heimdalの技術ノート
前回の続きから はじめに 準備物 python 1. 以下のサイトより、python2系をダウンロードする。 2. インストールは特に変更せずに「次へ」を連打する。 3. 環境変数を設定する。 3.1. コマンドプロンプトを開き、以下のコマンドを実行する。 3.2. 「詳細設定」タブ→「環境変数」をクリック 3.3. 「Path」を編集し、Cドライブ直下のpythonのフォルダをセットする 4. 新しいコマンドプロンプトを起動し、以下のコマンドを実行して、何か表示されればOK。 visualstudio2013 1. 以下のサイトより、「Visual Studio Community 2013 with Update 5」をダウンロードし、インストールする。 node-gyp 1. コマンドプロンプト開き、以下のコマンドを実行する ソースコード 1.electronのサンプルソースを以下の
【技術メモ】python matplotlibで見栄えの良い色, グラフを作るTips - プロクラシスト
matplotlibでも割と綺麗な図を作ることができる。 図示の時に色々と使うテクニックを列挙。 どうぞ皆さんもお使いください 基本の体裁 関数で調整 plt()内の基本オプションで調整 透過度をあげる 漫画風にする 棒グラフに柄を載せる グラデーション用の色を作る グラデーションの作り方 色の参考にcmリスト 王道カラフル系 単色濃淡(っぽい) 温度系 季節の色たち グラデーションにならない系 その他 基本の体裁 まずこのグラフ import numpy as np import matplotlib.pyplot.plt x = np.arange(-np.pi,np.pi,np.pi/50) plt.axvspan(-0.5*np.pi,0.5*np.pi,color="red") plt.plot(x,np.sin(x)) plt.show() どぎついし、端が切れているし、イマイ
【決定版】MacでPythonを使って『機械学習』を学ぶための環境構築 - Qiita
株式会社キカガク 機械学習や人工知能の教育サービスを提供 フォローお待ちしております ビジネス目線の機械学習・人工知能の情報やオススメの参考書について発信しています。 代表取締役社長 吉崎 亮介 Twitter：@yoshizaki_kkgk Facebook：@ryosuke.yoshizaki Blog：キカガク代表のブログ それでは、前置きが長くなりましたが、環境構築をはじめていきましょう！ ローカル環境（Mac） 環境の違いにより、設定がうまくいく場合があります。 現在、私の手元のPCはMacの最新版OSが入っています。 ・macOS Sierra 10.12.3 うまくいかない場合はこちらに合わせてみてください。 Homebrewのインストール Homebrewというパッケージマネージャーを導入します。 日頃プログラミングをしない方は聞き慣れないかもしれませんが、プログラミングの
機械学習素人が2か月半で機械学習を入門したことまとめ - あさのひとりごと
ちまたでは、機械学習がブームのようです。 が、、まったく時代についていけていません。 しかし、機械学習、特に自然言語処理に精通した人の採用にかかわる仕事をしている、、、 にもかかわらず、自然言語処理どころか機械学習が全く分からない。 これでは、いけない。ということで 「機械学習をたしなむ学生の皆さんと、ふわっと雑談ができるレベル」 を目指して、2017年正月明けから勉強を始めました。 ちなみに、どんなにキリが悪くても1日3時間まで！と決めています。 そもそも機械学習に興味関心があるわけではない やらなければならない他の仕事がある 家事育児が優先 なので、すこしでも無理すると続かないためです。 「AIで世界を変えられる！」 「人工知能で想像もできない未来が、、、」 みたいなご時世の中、ありえないほどの低テンションで淡々と勉強しているわけで 逆に、そういう意識低い系人間はそんなに多くないでしょ
Google、PythonのコードをGo言語に変換して実行する「Grumpy」発表
米Googleは1月4日（現地時間）、PythonのコードをGo言語に変換して実行するランタイム「Grumpy」を発表した。Grumpyは、同社が抱えている問題を解決するために作られたという（GitHub）。 GoogleはさまざまなサービスでPythonを用い、何百万行ものコードを実行している。例えば、youtube.comとYouTubeのAPIは主にPythonで書かれており、YouTubeのフロントエンドはCPython 2.7上で動作しているという。 しかし、CPythonの制約によって複数の処理を同時並行で行うコンカレント処理をうまく実行するには限界があり、そうした処理に優れたGo言語で実行するために開発されたのがGrumpy。Googleは、Grumpyによって既存のPythonプロジェクトをGo言語に置きかえることを目指しているという。 Grumpyは、C拡張モジュールのサ
「Unable to find vcvarsall.bat」の対処法
C/C++などのビルドが必要なファイルを含むPythonパッケージをWindows環境下でインストールしようとすると「Unable to find vcvarsall.bat」とエラーになることがあります。 Pythonパッケージにビルドが必要なファイル（pure Python以外のC/C++など）が指定されている場合はインストール時にコンパイルが必要です。Windows環境ではデフォルトでPython本体をコンパイルしたVC++と同じバージョンのVC++を呼ぼうとします。そのため、Python本体をコンパイルしたバージョンのVC++がないとエラーになります。 2014-07-05: VC++、Windows SDKの情報を追加しました。2014-09-28: Express Edition、9.0のvcvarsall.batの情報を追加しました。2014-11-28: Visual C+
【書評】Pythonプロフェッショナルプログラミング第2版 - GoTheDistance
BPStudy#92 - connpassとBPStudy#91 - connpassに連投するから献本オネシャスしたら、寛大な佐藤社長より頂いたので御礼の書評を書きます。 Pythonプロフェッショナルプログラミング第2版 作者: ビープラウド出版社/メーカー: 秀和システム発売日: 2015/02/27メディア: 単行本この商品を含むブログ (4件) を見る 以下、本書をあたって感じたことを書き連ねます。 virtualenv使おう これ、相当便利ですよね。flaskをやるようになってから知ったんですが、結構衝撃でした。pythonの実行モジュールを指定すれば、複数バージョンでPython動作環境が作ることができる。phpだとvirtualenvに該当する仕組みがないのが辛みあるし、ビルドオプションも多いし、色々だるい..。 ブランチの作成とマージ BP社ではシンプルな原理原則がありま
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
http://gakuseibiz.com/?p=154
