Homebrewで最小構成のTeX環境を構築する - WEB SALAD
Homebrewに移行した際に、MacPortsで構築したTeX環境が（当たり前ですが） 全て消えました。で、Homebrewで再構築しようとしたら色々はまったので、 備忘録も兼ねてまとめておきます。 手順 brew-caskを使ってインストール 日本語が使えるようにする ヒラギノフォントを使う TeXShopで編集・PDF出力する 以下順に説明していきます。 brew-caskを使ってインストール MacTeXが2.3GB(!)もするので、そのサブセットであるBasicTeXを使います。 pkgファイルの管理は面倒くさかったので、brew-caskでインストールしました。 brew tap phinze/cask brew install brew-cask brew cask install basictex ちなみにBasicTeXの容量は85MBくらいです。すばらしい。 日本語が使
scikit-learnで構築したモデルをシリアライズする - WEB SALAD
はじめに 11月となり、僕の修士研究*1も大詰めになってきました。 研究ではPythonの機械学習ライブラリであるscikit-learnを使っているのですが、先日、「（1時間かけて）訓練したモデルをシリアライズしておけば、評価用のプログラムと分割できて、色々と捗るのでは？」と思って調べたところ、かなり簡単にできたのでやり方をまとめました。 シリアライズとは シリアライズ - Wikipediaでは、2つの意味が紹介されていて、今回は後者の方が該当します。以下引用です。 ある環境に存在しているオブジェクトをバイト列やXMLフォーマットに変換すること。この意味では直列化という訳語が用いられる。同義語にMarshallingがある。対義語は直列化復元ないしデシリアライズである。 今回の文脈で言えば、Pythonプログラムの実行中にメモリ上に存在する変数を、バイト列に変換する（したがって、ローカ
Pythonでx-means法を実装した - WEB SALAD
はじめに 最近、このままだと修士論文がすごくシンプルな内容になりそうなことに気づいたので、ページ数を稼ぐためによりよい示唆を得るために、何か分析を足す必要が出てきました。 色々考えた結果、x-means法によるクラスタリングを行うことにしたのですが、同手法のPythonによる実装が見つからなかったので、勉強も兼ねて自分で書くことにしました。 x-means法とは x-means法はk-means法を拡張したものであり、後者が実行時にあらかじめクラスタ数を指定しなければいけないのに対し、最適なクラスタ数を自動で推定できる点が優れています。 その基本となるアイデアはPelleg and Moore(2000)で初めて提案されました。 今回は、これに改良を加えた石岡(2000)の手法を実装しました。 実装 肝心のコードですが、ここに掲載するには少し長いので、Gistに上げておきました。 Impl
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