スペクトラルクラスタリングを試してみた - Qiita
スペクトラルクラスタリング いい機会だし先日投稿したスペクトラルクラスタリングとやらを実際にやってみたいと思います。ソースコードは再生産しても仕方がないのですぐる様のブログからパクってお借りします。 すぐる様のブログにあったコードはそのままではうまく動作しなかったのと、Jupyter notebook のお作法に従って少しコードを手直ししています。（そのまま実行するとGraph is not fully connected, spectral embedding may not work as expected.というwarningが表示されました。このwarningに関してもGitHubのissueに素晴らしい回答があるのですが読むのが面倒臭かったので@taki__taki__様のブログよりスペクトラルクラスタリングの実行部分のコードを1行だけお借りしました。また、%matplotlib
Anacondaを入れたらHomebrewの環境が吹っ飛んだ話 - Qiita
pythonの環境をAnacondaで構築したら、homebrewで作った環境に不具合が出ました。 入れる前にいろいろ調べたのに知らなかったことなので、轍として残しておきます。 環境 MacOS X Yosemite homebrew, Anaconda ←混ぜるな危険 もともと、homebrewを用いてNode.js等の環境を構築し、hubotと戯れていた環境。 最近、話題のTensorFlowを使ってみるべくPythonの環境をAnacondaで作り、チュートリアルを少々動かし始めていました。 久々にnpmコマンドを打ったところ… -bash: npm: command not found ファッ！？ 助けて！brew doctor！ 困ったときのbrew doctor。警告が出ています。 Warning: Anaconda is known to frequently break H
SVM(RBFカーネル)のハイパーパラメータを変えると何が起こるの? - Qiita
概要 SVM(Support Vector Machine)は分類精度の高い機械学習の手法として知られています. SVMでより高い分類精度を得るには, ハイパーパラメータを訓練データから決定する必要があります. この記事では, RBFカーネル(Gaussian カーネル)を用いたSVMのハイパーパラメータを調整することで, 決定境界がどのように変化するのかを解説します. 決めるべきハイパーパラメータ RBFカーネルを用いたSVMでは, 以下の2つのハイパーパラメータを調整します. コストパラメータ: $C$ RBFカーネルのパラメータ: $\gamma$ コストパラメータについて SVMは特徴空間に写像されたデータ点集合を分離する超平面を決定する手法です. しかし, 特徴空間上の点集合がいつも分離可能とは限りません. 例えば, 以下の図では二種類の記号を完璧に分割するような直線を引くことは
標準python、numpy、pandasを行ったり来たりするために① - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? # !/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # インポート import numpy as np import scipy as py import pandas as pd import itertools as it ''' 作成 ''' # リスト作成 list_value = [10,11,12] list_value Out[374]: [10, 11, 12] # タプル作成 tuple_value = (10,11,12) tuple_value Out[375]: (10
TruncatedSVD
TruncatedSVD# class sklearn.decomposition.TruncatedSVD(n_components=2, *, algorithm='randomized', n_iter=5, n_oversamples=10, power_iteration_normalizer='auto', random_state=None, tol=0.0)[source]# Dimensionality reduction using truncated SVD (aka LSA). This transformer performs linear dimensionality reduction by means of truncated singular value decomposition (SVD). Contrary to PCA, this estimato
NMF
NMF# class sklearn.decomposition.NMF(n_components='auto', *, init=None, solver='cd', beta_loss='frobenius', tol=0.0001, max_iter=200, random_state=None, alpha_W=0.0, alpha_H='same', l1_ratio=0.0, verbose=0, shuffle=False)[source]# Non-Negative Matrix Factorization (NMF). Find two non-negative matrices, i.e. matrices with all non-negative elements, (W, H) whose product approximates the non-negative
NMF for Topic Modeling | Derek Greene's Home
Topic modeling is a key tool for the discovery of hidden structure in large collections of documents. Probabilistic methods, such as Latent Dirichlet allocationTopic modeling is a key tool for the discovery of hidden structure in large collections of documents. Probabilistic methods, such as Latent Dirichlet allocation (LDA), are often employed by using tools such as the Java MALLET library. Howev
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
An introduction to machine learning with scikit-learn
An introduction to machine learning with scikit-learn# Machine learning: the problem setting# In general, a learning problem considers a set of n samples of data and then tries to predict properties of unknown data. If each sample is more than a single number and, for instance, a multi-dimensional entry (aka multivariate data), it is said to have several attributes or features. Learning problems f
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Setting up text preprocessing pipeline using scikit-learn and spaCy
Jupyter Notebook Viewer
Principal components analysis using pandas dataframe