超絶簡単Pythonクラスのまとめ - Y's note
概要 このページではPythonのクラス定義および使い方について簡単にまとめます。 紹介する項目は次のものです。 クラス定義 継承 階層定義 1.クラスの定義 クラスファイル #! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- class SuperClass(object): #classの宣言 name = '' #public変数 __callcount = 0 #private変数 def __init__( self ): #コンストラクタ self.name = 'SuperClass' def call( self ): #メソッドのself記述の省略はできません。ちょっと面倒です。 self.__callcount = self.__callcount + 1 return self.name def getCallCount( s
誰もが一度は陥る日付処理。各種プログラミング言語におけるDateTime型/TimeStamp型の変換方法のまとめ - Y's note
日付型の変換処理 Date/Timestamp変換のまとめ - Yuta.Kikuchiの日記 10言語のプログラミング言語に対してそこそこの知識を保有している@yutakikucです。いろんなプログラミング言語を使用していると文法を覚えるのは大変ですよね。PHP書いている途中からJavaScriptの文法を誤って書き始めたり... それぞれの言語の文法の違いを事細かく覚える事は無理に近いです。今日はそんな各種言語仕様の記述で難解なDateTime/TimeStampについて紹介したいと思います。扱うのはWeb系のメジャープログラミング言語のSQL/C++/Java/JavaScript/Perl/PHP/Python/Rubyになります。Mysqlからデータを取り出した後や、WebAPIから取得したデータを表示用の日付フォーマットに変換する事があると思うのでそこで利用できる知識になるかと
Recsys2014の発表から現在のRecommend Systemの問題点を読み取る - Y's note
集合知プログラミング 作者: Toby Segaran,當山仁健,鴨澤眞夫出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2008/07/25メディア: 大型本購入: 91人 クリック: 2,220回この商品を含むブログ (277件) を見る Recsys 2014 Tutorial - The Recommender Problem Revisited Recsys 2014 Tutorial - The Recommender Problem Revisited 仕事でRecommenderに関わっているのでRecsys2014の最初の発表を読んで現在の問題点を再確認したいという気持ちで、内容を起こしてみます。途中に出てくる数式の理解および書き写しが大変なので、概要だけ書きます。また意味を理解するためには「機械学習の手法」と「Recommend」に対する知識をそれなりに必要とされます。
C++最速マスター その3 - Y's note
C++プログラミング入門 作者: グレゴリーサティア,ダウグブラウン,Gregory Satir,Doug Brown,望月康司,谷口功出版社/メーカー: オライリー・ジャパン発売日: 2001/11メディア: 単行本購入: 9人 クリック: 147回この商品を含むブログ (29件) を見る index Char Pointer String Function wide character / wstring atof/atoi/atol join/split character encoding conversion zen2han / han2zen kata2hira / hira2kata / latin2kata / latin2kata / kata2latin/ latin2hira / hira2latin Regex regcomp / regexec / regfree
R言語でSVM(Support Vector Machine)による分類学習 - Y's note
サポートベクターマシン入門 作者: ネロクリスティアニーニ,ジョンショー‐テイラー,Nello Cristianini,John Shawe‐Taylor,大北剛出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2005/03メディア: 単行本購入: 8人 クリック: 135回この商品を含むブログ (41件) を見る SVMとは Support Vector Machineの略で教師あり学習に分類されます。線形、非線形の識別関数があり現在知られている多くの学習モデルの中では最も優れた識別能力があるとされています。いわゆる2値分類を解くための学習モデルであり、線形しきい素子を用いて分類器を構成します。訓練データにおける各データ点と距離が最大になるマージン最大化という基準で線形しきい素子のパラメータを学習させます。シンプルな例は与えられたデータ集合を全て線形に分離する事です。SVMはカーネルトリックという
ギーク野郎のTerminal生活 - Y's note
ギーク野郎 ギーク野郎とは開発用Terminalを常に立ち上げてプログラミング言語をいじっている人の事をここでは意味します。ギーク野郎はモニターを複数台所有し、それぞれがTerminal用、ネットサーフィン用、ニコニコ動画専用というような使い分けをしています。しかしそれぞれのモニターへの視線とマウス移動はフラストレーションを溜める1要因になります。それを回避するために本当のギーク野郎は1台モニタのTerminalだけで作業します。すみません、左の発言は適当です笑。この記事ではTerminalだけで作業を完結したい人を対象とし、GUIを使わずにCUIだけでの作業環境構築を目指し、それに役立ちそうなアイテムについて紹介します。 tmux tmux プロセス管理の初歩テクニック - Yuta.Kikuchiの日記 tmuxを使ってWorking Spaceを効率的に使う事を強く薦めます。個人的に
Mecab Pythonを使ったTF・IDFによるWikipediaの重要単語抽出 - Y's note
入門 自然言語処理 作者: Steven Bird,Ewan Klein,Edward Loper,萩原正人,中山敬広,水野貴明出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2010/11/11メディア: 大型本購入: 20人 クリック: 639回この商品を含むブログ (44件) を見る TF・IDF計算 自然言語処理の勉強としてTF・IDFによる重要単語の抽出をwikipediaのデータに対して試してみます。TF・IDFを一言でまとめると、とある単語の重要度を出現頻度から計算する手法です。計算結果は重みを表します。TFは単語の出現数(Term Frequency)、IDFは総文書数 / 単語が出現する文書の総数の対数(Inverted Document Frequency)、TFIDFはその積になります。数式にすると以下のようになりますが、Webを検索してみると人によって計算の仕方が異
Pythonのscikit-learnでRandomForest vs SVMを比較してみた - Y's note
Random Forest メディア: ペーパーバック クリック: 27回この商品を含むブログ (1件) を見る Random Forest Random Forestとは Random forest - Wikipedia Random forests - classification description 機械学習の方法論の一つで決定木ベースの集団学習アルゴリズムを取り入れたものです。説明変数の依存が少ないことや学習が高速であることが特徴として挙げられています。英語サイトの方で特徴として紹介されているRFの内容について記述します。 Features 大きなデータに対して効率よく処理される。 変数の削除をすることなく入力した数千の変数を扱う事ができる。 どの変数が分類に対して重要なのかを計算して与えてくれる。 木の構築処理中に一般的なエラーの偏りの無い計算を生成する。 高い割合でデータ
そろそろ本気で機械学習の評価方法について学習するよ - Y's note
Machine Learning for Hackers 作者: Drew Conway,John Myles White出版社/メーカー: Oreilly & Associates Inc発売日: 2012/02/28メディア: ペーパーバック クリック: 63回この商品を含むブログを見る 機械学習の評価方法について学習 機械学習初心者ですが最近業務で本格的に触り始めています。少し前までSmartPhoneのWebAppliを作ることを専門職としていたので機械学習の領域は未知な事が非常に多く、用語の意味ですら十分に理解できていません。今日は機械学習の評価方法を中心に学習(勉強)した内容を記録して行きます。例えばPrecision/Accuracy/Recallの言葉の違いやROC曲線,AUC評価などの技法といったものが話の中心になります。初心者視点で書いていますので専門性がありません。間
10秒で設定可能なlibsvmで機械学習を行う - Y's note
Support Vector Machines (Information Science and Statistics) 作者: Ingo Steinwart,Andreas Christmann出版社/メーカー: Springer発売日: 2008/08/29メディア: ハードカバー クリック: 17回この商品を含むブログを見る libsvm LIBSVM -- A Library for Support Vector Machines R言語でSVM(Support Vector Machine)による分類学習 - Yuta.Kikuchiの日記 前回RでのSVMを簡単に紹介しましたが、今日はlibsvmを利用したirisの分類学習を行いたいと思います。libsvmは導入がめちゃくちゃ簡単なところが売りだと思います。zipをlibsvmサイトからdownloadして展開してgmakeで
1
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
