http://shiroyagi.connpass.com/event/41884/
Pythonで動かして学ぶ機械学習入門第三回 ディープラーニング理論
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scikit-learn から学ぶ機械学習の手法の概要 - Qiita
前回、株式の時系列データを分析する話で、後半にちょっとだけ機械学習の話をしました。今日は機械学習ライブラリ scikit-learn に触れます。 scikit-learn といえば以前にも簡単なクラスタリングの例をあげたり、サポートベクトルマシンやクラスタリングで問題を解く、 TF-IDF を計算する、回帰モデルの可視化、 DBSCAN によるクラスタリングといったことをしてきましたが、あらためてライブラリの機能を整理します。 機械学習と言うと難しい数学を駆使するイメージがつきまといますが、完成度の高いライブラリを使えば利用者が機械学習の手法そのものを実装しなくても利用することはできます。もちろん手法の内容に対する理解は必要ですが、せっかく scikit-learn という事実上デファクトとも言えるライブラリが存在するのですから、これを使うところから入門していくのが良いかと思います。 以
TA-Lib と pandas によるテクニカル指標の算出 - Qiita
Python で金融データを収集し分析するにあたり、テクニカル分析における代表的な指標を算出するにあたってはライブラリとして TA-Lib があります。以前に書いたように pandas で株式の日足データ (= 日ごとの始値、高値など) を分析する場合、代表的なさまざまな指標を算出するにはすべて自前で実装するよりライブラリを使ったほうが便利ですし安心です。 TA-Lib http://ta-lib.org/ TA-Lib を使えるようにする この TA-Lib を Python で利用するには Python 用のバインディングが用意されています。 インストール方法 http://mrjbq7.github.io/ta-lib/install.html インストール方法は簡単でソースの tar ボールをダウンロードして make install すれば良いです。上のリンク先では --pref
徹底攻略PDFオープンデータ。PDFMinerで始めるPDFテキスト分析。 - Qiita
紹介 オープンデータは、 政府データを、全ての人が自由に加工し、自由に再配布し、自由に商用利用できるようにしていこうとする政治活動です。 現在、政治の透明性や経済の活性化の観点から注目されており、 日本政府も実際にデータを出し始めています。 -> 参考サイト：Open DATA METI | 経済産業省のオープンデータカタログサイト ただし、日本のオープンデータの問題として、 ☆１のオープンデータが出てくるケースが多い事が挙げられます。 オープンデータは、そのオープン性により５つ星で評価されます。 ☆１のオープンデータ、つまりPDFは、 構造化データではない為に最もクローズドとされています。 しかし、技術に疎い公務員の方に機械可読性の重要性を説くことは難しく、 それを理解して貰えたとしても機械可読性の為の予算を割り振って貰えるかは微妙です。 現実問題として、PDFに対峙する必要があるのです
WordPressが無料で使える！メアドもゲットできる無料HPスペース│freeweb
＊freeweb（フリーウェブ）は無料（フリー）なのに、ユーザーが自由（フリー）に活用できる高機能HPサービスです！ ＊CGI（Perl、PHPなど）やデータベース（MySQL）、.htaccessなどが使えます！ ＊弊社独自のアフィリエイトシステムをご用意しています。 ＊そろそろ初心者を卒業したい人から、腕に覚えのある馴れたユーザーまで、気軽に幅広くご利用いただけます。 ＊ページ最下部に1行だけ広告を入れさせていただいています。 『WordPress』は、最新最強のブログ管理更新ツールです。 豊富なテンプレートから簡単にブログデザインを変更でき、機能を拡張するプラグインも豊富です。ただし、自由にインストールできるサーバーで「完全無料」のサービスはほとんどありません。弊社のfreewebでは、WordPressのインストールは勿論、今回、初心者でも簡単にWordpressの利用を開始できる
正月の酔っ払い物理学者が数学者の皮を被った天使に出会うお話 | カメリオ開発者ブログ
あけましておめでとうございます。白ヤギの物理担当、シバタアキラ(@punkphysicist)です。 皆様はどんなお正月を過ごされましたか？日本の正月といえば、おせち、日本酒、おばあちゃん、そしてパズル、ですよね。私の正月はそんな感じでした。お節をたらふく食べ、美味しいお酒でほろ酔い気分になっている私の横で、黙々とおばあちゃんがパズルをやっているのに気づいたのです。部屋中をフワフワしている私とは全く対照的に、微動だにせずパズルを続けるおばあちゃん。御年迎えられると辛抱強さが半端ない。 そんなおばあちゃんがやっていたのはかわいいチョコレートのピースとは裏腹にこんな挑発的な文言の書かれたパズルです（この記事はアフィリエイトではありませんが、写真をクリックすると買えます） 何時間たっても答えが出ないおばあちゃん、辛抱強さは人一倍強いですが、私も何とか助けてあげたいと思いトライ。しかし日本酒が・・
Pythonで基本のアルゴリズムを書いてみた - Something Beyond
2015-01-05 Pythonで基本のアルゴリズムを書いてみた Programming アルゴリズムを学ぶ意義みたいなものはいろいろなところで語り尽くされていると思うので私からは特にコメントしませんが、今回の勉強に利用した書籍でも引用されていた言葉が印象的なので、記しておきます。 最先端の機械を使って製品をつくるのは簡単で、しかも楽なことだが、基本技術を固める前に楽なほうに流れていってしまった。俺のような基本的なことがきちんとできるローテクが、今、我が世の春を謳歌しているんだ。 岡野雅行さんという職人さんの言葉のようです。そういえば随分前にこんな記事が盛り上がりました。 今すぐ辞めて欲しい、「Ruby on Rails勉強してます」「CakePHP勉強してます」 最新技術だけではなくて、その基礎となる技術をしっかり理解しなければダメだよということでしょう。ということで基本のアルゴリ
Pythonで時系列解析 ～ランダム・ウォーク生成、移動平均線描画 と AR(1)モデル過程データの生成 - Qiita
これまで、R で時系列解析を行ってきたので、Python でもできるよう手習いまで、コードを手で打ってみる。 1. ランダム・ウォーク と 移動平均線 時系列データ生成（ランダムウォーク系列） （参考） 分析技術とビジネスインテリジェンス 「Python：時系列分析（その１）」 上記サイトからスクリプトを借用します （※ plt.show() を最後に追加） import numpy as np randn = np.random.randn from pandas import * import matplotlib.pyplot as plt #■ランダムウォーク系列データの作成 ts = Series(randn(1000), index = DateRange('2000/1/1', periods = 1000)) ts = ts.cumsum() #■単純移動平均 長短のトレン
Python networkx でマルコフ確率場 / 確率伝搬法を実装する - StatsFragments
ここ 1ヶ月にわたって 聖書 DeepLearning 0.1 Documentation を読み進め、ようやく 制約付きボルツマンマシン の手前まできた。 制約付きボルツマンマシン (RBM) の解説 には RBM = マルコフ確率場 ( Markov Random Field / MRF ) の一種だよっ、と しれっと書いてあるのだが マルコフ確率場とはいったい何なのかは説明がない。マルコフ確率場 <マルコフ・ランダム・フィールド> は用語もカッコイイし結構おもしろいので、 Python でサンプルを書いてみる。 補足 Python では PyStruct というパッケージがマルコフ確率場 / 条件付き確率場 ( Conditional Random Field ) を実装しているため、実用したい方はこちらを。このパッケージ、ノーマークだったがよさげだなあ。 マルコフ確率場とは グラフ
毎日が天皇誕生日になるには何回天皇が交代する必要があるか(シミュレーション版) - 唯物是真 @Scaled_Wurm
今日は天皇誕生日ですが、以前「あと何回天皇が交代すれば毎日が天皇誕生日になるか(不謹慎)」の期待値を求める記事を書きました 毎日が天皇誕生日になるには何回天皇が交代する必要があるか - 唯物是真 @Scaled_Wurm 祝日と祝日の間に挟まれた日が、国民の休日で休みになるのを考慮していないという指摘を受けたので、今回はその場合の平均回数を求めます さらに、挟まれた日が国民の休日になるというのを考えると、もっとずっと複雑になるな。（考える気はない）http://t.co/AuibRNF969— Hiroshi Manabe (@takeda25) 2014, 4月 30 厳密解をどうやって求めればよいか悩んでいたら「厳密解は諦めてシミュレーションでそれっぽい値を求めればよいのでは？」というアイディアをいただきました。ありがとうございます@Scaled_Wurm ああ、ここでシミュレータと言
Python simpy による離散イベントシミュレーション - StatsFragments
この記事は Python Advent Calendar 2014 の14日目の記事です。 この記事では、離散イベントシミュレーション用の Python パッケージ simpy について書きたい。simpy の現在のバージョンは 3.0.5、イニシャルリリースは 2002 年とかなり歴史のあるパッケージだ。 この simpy、けっこう面白いなーと思っていて、自分は 毎朝 起きるたび、今日は simpy について書かれたブログあるかな？と探しては 裏切られる日々を数年つづけてきた。もう誰かにこんな思いはさせたくない、、、こうなったら自分で書くしかない。 離散イベントシミュレーション (Discrete event simulation) とは 離散イベントシミュレーションの説明はこちらがよくまとまっている。 《離散型シミュレーション》 - ORWiki 簡単にいうと 発生が離散的なイベントを
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
Python で機械学習しよう！（環境構築 on Mac編） - もろず blog
そろそろちゃんと機械学習を勉強しようと思い、ついでに Python をやり始めています そういえば、大学生のときに Python を勉強しようと思って本を買ったことがあったんですが、当時はあんまりやる気もなくちょっとしか手をつけていませんでした あの時ちゃんと勉強しとけばよかったなぁとか思ったり・・・ とりあえず、手持ちの Mac 上に数値計算や機械学習を実行できる環境を構築したのでその際の手順をまとめました ※以下の環境で動作することを確認しています OS X Mavericks (10.9) OS X Yosemite (10.10) この記事では 1. 概要 2. Python とライブラリのインストール 3. PyDev のインストールとセットアップ 4. Hello Python !!! 5. まとめ について説明します 1. 概要 今回は Python を使って数値計算、機械学
覚えておくと便利！Python標準ライブラリ10選 - Qiita
Pythonで，知っておくとちょっと便利になる組み込み関数や標準ライブラリを紹介してみようと思います！ そこそこメジャーなものからニッチなものまでいろいろありますが，知らないものはぜひチェックしてみて下さい． 組み込み関数 allとany all( )は引数の要素が全てTrueならばTrue，any( )は引数の要素のいずれか1つでもTrueならTrueを返す． In [1]: all(_ % 2 == 0 for _ in [1, 2, 3]) # 全て偶数 or not Out[1]: False In [2]: any(_ % 2 == 0 for _ in [1, 2, 3]) # いずれか1つでも偶数 or not Out[2]: True
Pythonのモジュールについてまとめてみたよ
Pythonのモジュールについて復習＆まとめてみました。 基本Pythonでは拡張子が「py,pyc,pyo」のファイルをモジュールとして読み込むことができます。 モジュールはimportによって読み込まれた時点で実行され、モジュールオブジェクトとしてアクセスできるようになります。 Pythonにおけるグローバルスコープはモジュールに限定されており、 意図的に書き換えない限り実行されたコードが他のモジュールの値に影響を及ぼすことはありません。 また、グローバルスコープに宣言されたオブジェクトはモジュールオブジェクトの属性としてアクセスすることができます。 これはグローバル変数やモジュール変数と言ったりします。 このあたりについて詳しく知りたい方は以下をを参照ください。 Pythonのスコープについてhttps://note.crohaco.net/2017/python-scope/ Py
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