PythonでN-Gram - Qiita#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import ngram text = u'あいうえお' index = ngram.NGram(N=2) for term in index.ngrams(index.pad(text)): print term
ORセミナー – 公益社団法人 日本オペレーションズ・リサーチ学会
ORセミナーは，OR分野の典型的な基礎技術の解説，その時々で注目される分野の最新動向の紹介，実務や研究を効率的に進めるためのツールのチュートリアルなどについて， 企業の実務家，学生，研究者などの幅広い方々を対象に，各自の日常の活動に役立ててもらうことを目的として， 研究普及委員会が企画，開催しているセミナーです． 【2023年度】 第３回『Excelソルバーではじめる最適化』 2024年2月3日開催 第２回『データ同化の利活用〜観測データとシミュレーションの融合〜』 2023年7月4日開催 第１回『エンジニアのためのゲーム理論－ビジネスへの応用とマーケットデザイン』 【2022年度】 第３回『機械学習を用いた実ビジネスでの意思決定』 2023年1月28日開催 第２回『Pythonではじめる数理最適化 〜ケーススタディでモデリングのスキルを身につけよう〜』 2022年10月15日開催 第１回
python+pandasで大規模データを扱うときのメモ - Qiita
"""Get data from MySQL with pandas library.""" import MySQLdb import pandas.io.sql as psql con = MySQLdb.connect(db='work', user='root', passwd='') # DB接続 sql = """SELECT product_id, product_nm, product_features FROM electronics""" df = psql.read_sql(sql, con) # pandasのDataFrameの形でデータを取り出す con.close() データからベクトルを作る1 大規模データを使ってクラスタリングなどのためのベクトルを作る際、メモリ消費を抑えるためにデータを削除しながら繰り返し処理を行う。 """Delete rows whi
安全な DLL の中にあるC++ のクラスのエクスポート
最初に DLL とは？ Windows には Dynamic Link Library ( 以下 DLL ) という、プロセス開始時・起動中に動的にライブラリをリンクする機能があります。このDLL を使うことで、 プログラムを他のアプリケーションと共有してメモリの節約になる 普通のライブラリとしても使え、アイコンやダイアログなどのリソースも格納することが出来る。 DLL の中にある処理やリソースを変更して DLL の変更のみでプログラムを修正することが出来る プロセス間でのメモリ共有を行うことも出来きる UNIX系にも似たような動的リンクライブラリがありますが、UNIX系のはコンパイラ側での対応であり、Ｃ言語のソースコードで互換性を保っているUNIXのアプリケーションで、動的にバイナリをリンクしにくい性質があるため、それほど使える機能ではないでしょう。 逆に DLL の欠点 DLLのバージ
C#でIronPythonと連携する際にnumpyがimportできない | 詠み人知らずの備忘録
C#からIronPythonを呼び出すために、調べていた際にはまったことをメモ。 簡単なスクリプトやメソッドなら呼び出せるのですがimport numpyやimport waveなどを使用すると 下記のようなエラーが・・・ メッセージ内容を見ると IronPython.Runtime.Exceptions.ImportException はハンドルされませんでした。 Message=No module named numpy とのこと、 DLLのロードができていないようなのですが、 他のサイトでは連携の際に上記現象の記載がない方もいらっしゃるようでこのへんは謎です。 エラーの原因は、IronPythonでロードができていないようです。 強調された箇所を追加することによって実行ができるようになりました。 #もっといい手法あるような気がしますが、調べても出てこないので。。。 ソースは以下のよう
pythonの機械学習ライブラリscikit-learnの紹介 - 唯物是真 @Scaled_Wurm
scikit-learn(sklearn)の日本語の入門記事があんまりないなーと思って書きました。 どちらかっていうとよく使う機能の紹介的な感じです。 英語が読める方は公式のチュートリアルがおすすめです。 scikit-learnとは？ 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ます。 また様々な評価尺度やクロスバリデーション、パラメータのグリッドサーチなどの痒いところに手が届く機能もあります。 インストール scikit-learnの他にもnumpyとかscipyとかが必要です。 Windows 64 bit版の人は以下のURLに色々なインストーラーがおいてあるのでおすすめ Python Extension Packages for Windows - Christoph Gohlke その他の人は以下のURLを見て
中村仁彦「人のからだ、ロボットの身体」—公開講座「ロボット新世紀」2006 - Download free content from The University of Tokyo on iTunes
クラスタリング｜ぽんのブログ -3ページ目
ぽんのブログ自分用の備忘録ブログです。書いてある内容、とくにソースは、後で自分で要点が分かるよう、かなり簡略化してます（というか、いい加減）。あまり信用しないように（汗
機械学習 はじめよう 記事一覧 | gihyo.jp
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