pythonの機械学習ライブラリ『scikit-learn』機械学習とは何ぞや、っていうのをお勉強する上で、すでに動くツールがあるならそれを使って感覚を掴もうと思う。 残念ながら、scikit-learnはGoogle App Engine上では動かないようだけど、お勉強の教材として活用させてもらう。 scikit-learnはオープンソースの機械学習ライブラリで、分類や回帰、クラスタリングなどの機能が実装されているらしい。
コマンドラインでの選択的インターフェイスについて考える - Qiita
# https://gist.github.com/mitukiii/4234173 import sys, commands from percol.command import SelectorCommand from percol.key import SPECIAL_KEYS from percol.finder import FinderMultiQueryMigemo, FinderMultiQueryRegex ## prompt # Case Insensitive / Match Method に応じてプロンプトに表示 def dynamic_prompt(): prompt = ur"" if percol.model.finder.__class__ == FinderMultiQueryMigemo: prompt += "[Migemo]" elif percol
迫り来る「forおじさん」と呼ばれる時代 - Line 1: Error: Invalid Blog('by Esehara' )
はじめに 今となっては、プログラマにとってなんとなく理解して利用できることが当たり前になりつつあるオブジェクト指向ですが、しかし、それこそ今から数年前には、この「オブジェクト指向」というのは、いわばおじさん達が変な方針を打ち出したりして「え、それ変な実装方針じゃねえの」というツッコミが入ったりしていました(ちなみにそのあたりの雰囲気については、この記事を読むと分かりやすいでしょう)。 もちろん、これはこれなりにメリットがあるのかもしれませんが、しかしそれはまた別のオブジェクト指向を利用したモデリングと比較してのことであって、「これだけでいい」と考える人はいないでしょう。 原則: だってそのほうが開発しやすいから まず最初に原則を考える必要があります。まずひとつに、必ずしもオブジェクト指向が正しいモデリングの方法ではないこと。少なくとも自分が思うに、オブジェクト指向を使うべき理由というのは、
Pythonのコマンドライン引数処理の決定版 docopt (あとJuliaに移植したよ) - りんごがでている
Pythonをよく使う人にはよく知ってる人も多いのですが、docoptという便利ライブラリがあります。 docoptはargparseやoptparseのようなコマンドライン引数をパースするライブラリなのですが、その発想がコロンブスの卵なのです。 例えばPython標準のargparseだと、argparseのAPIを組み合わせてパーサを組み立てるわけです。するとパーサと一緒にヘルプも作ってくれて、"program --help"などとすると自動生成されたヘルプを表示してくれるようになります。 しかし、そのAPIを覚えるのが大変で、毎回ドキュメントを読まないと忘れちゃうわけです。 import argparse parser = argparse.ArgumentParser(description='Process some integers.') parser.add_argument
chefからansibleに乗り換えた5つの理由｜TechRacho by BPS株式会社
1年くらいchefを使ってサーバ構築をしていたのですが、最近ansibleに乗り換えたので紹介記事を書いてみます 1. サーバ側に何もインストールする必要がない chefは管理対象ノードにchef-clientをインストールする必要がありますが、ansibleはPython 2.4が入っていて、sshでログインできればOKです。 chefもパッケージや,knife bootstrapコマンド等があるので始めやすいですが、何もする必要がないansibleの方が敷居が低いのかなと思ってます。 例えばsshでログインできれば、以下のコマンドを打てば10.0.10.1～10.0.10.3サーバの情報をとってくれます(カーネルバージョン,CPU,メモリ,ディスクサイズ,ディストリビューション等)。 この機能はchefで使われているohai相当のことをしてくれます。 echo 10.0.10.1 >
入門Ansible
わかる！metadata.managedFields / Kubernetes Meetup Tokyo 48
Jenkinsでmysqldumpをスケジューリングしてみる - 株式会社オーツー｜スタッフブログ
社内サーバーの状況は、zabbixである程度管理出来るようになったんですが、ちょっと不安になってきたのがバックアップです。 開発用サーバーも含めてmysqlが色々なところで立ち上がっているのですが、このバックアップを楽に出来ないものか、と。 要件的には、 mysqldumpを各サーバーで行う リモートでmysqldumpを行うのではなく、各サーバーでdumpし、出力ファイルを回収する形で。リモート接続を許可していないmysqlもあるので。 各サーバーでdumpしたsqlファイルをまとめて、圧縮して固めておく 圧縮したバックアップは数日間、履歴管理出来るようにする（10日間ぐらい） 対象となるサーバーのリストは簡単に更新出来るようにする 各サーバーにログインする必要がありそうなので、fabricの出番です。 問題は履歴管理。 logrotate等色々とやり方があると思うのですが、練習がてらj
Welcome | Flask (A Python Microframework)
Welcome to Flask¶ Welcome to Flask’s documentation. Flask is a lightweight WSGI web application framework. It is designed to make getting started quick and easy, with the ability to scale up to complex applications. Get started with Installation and then get an overview with the Quickstart. There is also a more detailed Tutorial that shows how to create a small but complete application with Flask.
プログラマーのための確率プログラミングとベイズ推定
プログラマーのための確率プログラミングとベイズ推定¶PythonとPyMCの使い方¶ベイズ推定(Bayesian method)は，確率推論のためのもっとも適切なアプローチであるにもかかわらず，書籍を読むとページ数も数式も多いので，あまり積極的に読もうとする読者は少ないのが現状である．典型的なベイズ推定の教科書では，最初の3章を使って確率の理論を説明し，それからベイズ推論とは何かを説明する．残念ながら多くのベイズモデルは解析的に解くことが困難であるため，読者が目にするのは簡単で人工的な例題ばかりになってしまう．そのため，ベイス推論と聞いても「だから何？」と思ってしまうのである．実際，著者の私がそう思っていたのだから． 最近の機械学習のコンテストで良い成績を収めることができたので，私はこのトピックを復習しようと思い立った． 私は数学には強い方である．しかしそれでも，例題や説明を読んで頭の中で
Webフレームワークとは何か - HackerNews翻訳してみた
「HackerNews翻訳してみた」が POSTD (ポスト・ディー) としてリニューアルしました！この記事はここでも公開されています。 Original article: What is a Web Framework? by Jeff Knupp Weｂアプリケーションフレームワーク、略して「Webフレームワーク」がWeb対応のアプリケーション構築に広く使われているのは、皆さんご存じですよね。単純なブログからAjax機能を搭載した複雑なアプリケーションまで、Web上のすべてのページはコードで記述されています。最近気になるのは、FlaskやDjangoのようなWebフレームワークに興味を持ってはいるけれど、実際にはWebフレームワークの目的や機能をちゃんと理解していない開発者が意外に多いということです。そこでこの記事では、ややもすれば見落とされがちなトピックであるWeｂフレームワークの基
Redditをスクレイピングする例題 - Soleil cou coupe
[11/3/2012] Challenge #110 [Intermediate] Creepy Crawlies : dailyprogrammer 問題 問題文 Webは不気味なストーリーで溢れかえっています。Redditにおいては/r/nosleepに。あなたは熱烈な不眠愛好者ですから（我々は結局のところプログラマですからね）、それらの不気味なストーリーを簡単に読めるように一つのファイルに収集せざるを得ないでしょう！ この問題では/r/nosleep上部の100ポストから投稿されたすべての文章をダウンロードして、シンプルなテキストファイルに放り込むWebクローラを作ってください。 入力 & 出力 入力：なし 出力形式： ファイルに保存するか標準出力する。フォーマットは以下のとおり： それぞれのストーリーはタイトルラインを引く。タイトルラインというのは[3つの等号記号, 投稿タイトル,
自然言語処理の最新手法"word2vec"で艦これ加賀さんから乳を引いてみる - あんちべ！
概要 この記事は自然言語処理という分野の最新手法word2vec を利用して誰でも遊べるようにするための手順を説明するものです。 word2vecを利用すると意味の計算が実現できます。 例えば"king"から"man"を引いて"woman"を足すと"queen"が出てきたり、 "東京"から"日本"を引いて"フランス"を足すと"パリ"が出てくるという面白い手法です。 自然言語処理とは人間が日常的に用いる自然言語をコンピュータに処理させ、 翻訳や要約、文字入力支援や質問応答システムを作るなどに活用されている分野です。 自然言語処理と言うと耳慣れない言葉かもしれませんが、 実は検索や推薦などで私たちが日常的に利用しているなじみ深い技術でもあります。 自然言語処理の適用範囲や要素技術は幅広いのですが、 その中でもword2vecの特色は、 冒頭でも挙げたように「意味の計算」が出来ることです。 これ
Pythonにサヨナラを - HackerNews翻訳してみた
「HackerNews翻訳してみた」が POSTD (ポスト・ディー) としてリニューアルしました！ この記事はここでも公開されています。 Original article: Saying Goodbye To Python by Ian Bicking ずっと先延ばしにしてきた記事を書きます。決別宣言ではなく（ずいぶん前に離れていますし）、ただ自分が歩んできた道を振り返ったに過ぎません。Pythonの世界に別れを告げてずいぶん経つのに、これまでサヨナラを言う勇気がなかったのです。 何年も前にPythonを卒業したとはいえ多少の愛着は残っており、戻る可能性もあると思っていました。PyCon 2013への提議が却下されたことは頭にきましたが（面白い話をしようと思っていたのに！）、この件で自分はもうPythonコミュニティの一員ではないのだと確信しました。 Pythonは私が初めて（もしかした
Python3に対応したtomahawk 0.7.0をリリース - oinume journal
久々にtomahawkの新しいバージョンをリリース。今回はずっと放置していたPython3対応(Python3.2+)をやっとこさ完了した。 Python3はいろいろ変わり過ぎていてもう諦めようかなーと思っていたんだけど、去年のPyCon APACでsixっていうモジュールを知って、「これ使えばけっこう簡単にPython3対応できるのかー」と思ってやってみた。でも実際はそんな簡単にはいかず、特にunicodeとbytesの違いでけっこうハマってしまったけど。 あとは今回のバージョンから、ReadTheDocsでホスティングしてるドキュメントのテーマをReadTheDocs謹製のものにしてみた。おかげでドキュメントのかっこよさはだいぶ増したはず。 自分的には大量のリモートサーバ操作には最近はFabricを使うことが多くて、もはやtomahawkはほとんど使ってないんだけど、コマンドの出力はや
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