Prophetを使って、30分でコウメ太夫の努力の結果をビジュアライズする。 - Qiita
私はコウメ太夫が比較的好きだ。 彼に遭った最初で最後の機会は、まだ私が小学生の頃。 ショッピングモールで"徒然なるままに書き散らしたコウメ日記"に興じる彼に出会った。 その時のネタは今でも覚えている。 「(チャンチャヵ チャン×2 チャチャンヵ チャン×2)×2 最近目が悪いので。 コンタクトにしてみたら。 自分の頭が禿げてる事を知りました。 チクショウ。」 子供ながらに思った。 「消え去る日は近い」と。 私の直感的予測は当たり、2年もしないまま彼は芸能界の表舞台から姿を消した。 そこから時は流れること十数年、Twitterで不死鳥の如く復活を遂げる彼を目撃した。 彼は2016年3月、何を思ったかチクショーネタを毎日つぶやく、 "#まいにちチクショー"キャンペーンを始動させた。 最初のtweetのいいね数はわずか160台と、始まりは静かだったが、 時間が経つに連れて下記のようなフォロワーが
Google Colaboratoryを便利に使うためのTIPSまとめ - karaage. [からあげ]
Google Colaboratoryをもっと便利に使いたい ブラウザさえあれば、環境構築不要・無料でPythonの開発が可能なWebサービス「Google Colaboratory（以下Google Colab）」。Windows PC等で手元に適切なPython環境が無い場合や、手元の環境を崩したくないとき、GPUを活用したいときなど幅広く活用しています（詳細は以下記事参照下さい）。 そんな中、よく使うコマンドやTIPS、使いたいときに探すのに時間がかかるのが多いため、一度まとめてみることにしました。 以下に本記事で紹介するコマンドをまとめたGoogle Colabのノートブックのリンクを貼っておくので、こちらも好きにコピーして使用してもらってOKです。 Google Colab Tips集 スペック確認 OS確認 !cat /etc/issue 容量確認 !cat /etc/issu
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定番のPython機械学習ライブラリ「scikit-learn」ではじめての学習モデル作成から改善まで (1/3)：CodeZine（コードジン）
本連載ではプログラミングの基本は理解しているが、より実践的なデータ解析に取り組みたい方を対象に、スクリプト言語によるデータ解析の実践を解説します。スクリプト言語の中でも特にデータ解析環境が整っているPythonをとりあげ、対話型解析ツールやライブラリによるデータ解析の実行・可視化の方法をを解説します。第4回となる本稿ではPythonによる機械学習を解説します。まず機械学習の概観について確認し、Jupyter Notebookとライブラリscikit-learn使った機械学習の手順を解説します。 対象読者 Pythonの基本的な文法を理解しておりデータ解析のスキルアップに取り組みたい方 サンプルの動作確認環境 MacOS 10.13 Anaconda 5.1 Python 3.6 Jupyter Notebook 5.4 機械学習の概要 本稿では、実際にPythonでの機械学習に入る前に、機
東京大学の松尾研究室が無料公開している「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」の自主学習方法 - karaage. [からあげ]
新たな教育プログラム「DL4US」が開始しています。 2019年5月に、松尾研究室の新たなディープラーニングの無料教材「DL4US」が公開されています。「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」のバージョンアップ版の位置付けなので、今から学習する方はこちらに取り組んだ方が良いかと思います。 Dockerを使った環境構築方法を紹介している記事を書いたので、もし良ければ以下記事参照下さい。 Deep Learning基礎講座演習コンテンツが無料公開 以下のようなサイトが無料公開されていました。 学習に自由に使用してよいとのことです。ただ、肝心の使用方法が詳しく書いてないので、初心者には環境構築が厳しく、簡単に環境構築できる人にとっては、知っている内容のところが多い気がして、内容が良いだけにもったいなと感じました。 そこで、ちょっと初心者向けに環境構築の補足をしてみたいと思います。 そ
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機械学習初心者が、素早く学べるコンテンツとライブラリ19選（Python編） - paiza times
Photo by Horia Pernea こんにちは。谷口です。 最近「機械学習に興味がある」「いつかやろうと思ってるんだよね……」と言うエンジニアの方をよく目にします。また、その倍ぐらい「機械学習難しすぎて挫折した」という方も見ます。 弊社のITエンジニアにも機械学習を勉強中という人がいますが、特に最初は難しすぎて何から手を付けたらいいのかよく分からず、とても悩んだと言っていました。そこで同じような悩みを抱えている方の参考になればと思い、初心者の頃に参考になった機械学習入門者の方に役立ちそうな記事やスライドを聞いてきました。 また、Pythonには機械学習のためにデータを処理するライブラリ（数値演算をするためのライブラリや図を作成するためのライブラリなど……）がそろっていて、呼び出したり組み合わせて処理したり……といったことがしやすいため、多くの人が機械学習で使っています。コードも短く
機械学習の基礎の基礎、行列計算に欠かせないNumPyの基本的な使い方
プログラミング言語「Python」は機械学習の分野で広く使われており、最近の機械学習／Deep Learningの流行により使う人が増えているかと思います。一方で、「機械学習に興味を持ったので自分でも試してみたいけど、どこから手を付けていいのか」という話もよく聞きます。本連載「Pythonで始める機械学習入門」では、そのような人をターゲットに、Pythonを使った機械学習について主要なライブラリ／ツールの使い方を中心に解説していきます。 連載第1回の「Pythonで機械学習／Deep Learningを始めるなら知っておきたいライブラリ／ツール7選」では、ライブラリ／ツール群の概要を説明しました。前回は、その中でもJupyter Notebookの基本操作と設定について説明しました。 今回から連載第1回で紹介した各種ライブラリを使う具体的なコードを例示していきますが、Jupyter Not
Pythonでデータ分析するのに必要なツールのまとめ - Qiita
この記事について Pythonでデータ分析を行う際に役立つセットアップを紹介します。 データ分析に興味がある方はこちらも合わせてどうぞ データサイエンティストに興味があるならまずこの辺りを見ておきな、って文献・動画のまとめ（随時追加） - Qiita 実行環境 Jupyter(旧iPython Notebook) http://jupyter.org/ インタラクティブ（対話的）なコード実行のための環境 データ分析に非常に適していて、慣れると他のIDEなどでは分析ができなくなる。 任意に分けたコードブロックごとに実行し、結果を都度表示出来るほか、 ・グラフのインライン表示 ・数式の記述（Latex） ・マークダウン方式の文章記載 などの機能を備えており、模索しながらの分析作業や、結果の共有・保管などに非常に適する。 iPythonで文章と図表を描くことで論文のような形式で書くことも出来るた
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