データの分析をする際には配列やベクトルは欠かせないデータ構造です。 大体どの言語にも大体配列は用意されていて、そこにサンプルのデータ等を入れて統計量を計算したり関数に渡して回帰をしたりするわけです。 ベクトルという単位でデータの塊を扱うものの、実際のアルゴリズムではベクトル内の要素一つひとつを見ていって何か処理をしたり計算をすることが多いでしょう。 その際、命令型言語ではforループを陽に使って要素にアクセスすることになります。 簡単な例を見てみましょう。ベクトルv1とv2の内積を求める関数をC言語で書くと以下のようになります。 function dot(double* v1, double* v2, size_t n) { double s = 0.0; for (int i = 0; i < n; i++) { s += v1[i] * v2[i]; } return s; } 特に難
Gpy と Scikit-learn Python でガウス過程を行うモジュールには大きく分けて2つが存在します。 一つは Gpy (Gaussian Process の専門ライブラリ) で、もう一つは Scikit-learn 内部の Gaussian Process です。 GPy: GitHub - SheffieldML/GPy: Gaussian processes framework in python Scikit-Learn 1.7. Gaussian Processes — scikit-learn 0.24.1 documentation この2つのモジュールでどのような違いがあるのかを以下の項目で比較していきます。 カーネルの種類, 可視化 どんな種類のカーネルがあるのか 可視化は容易か 予測モデルの作成 モデルの作成はどのように行うのか モデルの訓練方法, 結果の可
2017年12月に開催されたパターン認識・メディア理解研究会(PRMU)にて発表した畳み込みニューラルネットワークのサーベイ 「2012年の画像認識コンペティションILSVRCにおけるAlexNetの登場以降,画像認識においては畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を用いることがデファクトスタンダードとなった.ILSVRCでは毎年のように新たなCNNのモデルが提案され,一貫して認識精度の向上に寄与してきた.CNNは画像分類だけではなく,セグメンテーションや物体検出など様々なタスクを解くためのベースネットワークとしても広く利用されてきている. 本稿では,AlexNet以降の代表的なCNNの変遷を振り返るとともに,近年提案されている様々なCNNの改良手法についてサーベイを行い,それらを幾つかのアプローチに分類し,解説する.更に,代表的なモデルについて複数のデータセットを用いて学習および網
- はじめに - この記事は Xonsh Advent Calendar 2017 1日目 の記事です。 タイトルが煽りです。 なんとなく贈るという単語が12月っぽいです。 内容は、Pythonで動くShellである「xonsh」の勧めを書く記事です。 追記2018/06/25: xonshの設定に関する記事を書きました。 本記事よりも利用した上でのxonshの概要やメリット、デメリット、設定方法まで詳しく以下記事に書いてます。 vaaaaaanquish.hatenablog.com xonsh 0.7.0が出ていますが、現在prompt-toolkit2.0の各機能対応中という感じです。 これは、ptk1.x -> 2.xにおいて結構な破壊的変更があるためです。現状はpip install xonshする時に pip install xonsh==0.6.10 pip install
この記事は移転しました。約2秒後に新記事へ移動します。移動しない場合はココをクリックしてください。 こんなことをしてみたい ↑これがしたい pythonによる機械学習の勉強をしたので、実践ということで、人気アイドル「乃木坂46」の個人的に好きな5人のメンバーを区別して見ました。大きな流れはこんな感じです。 web上から五人の画像を100枚ずつ取ってくる 画像から顔部分を取り出して保存、テストデータの取り出し 画像の水増し モデルを定義して、学習 テスト(顔を四角く囲って、その人の名前を出力) 説明はこんなもんにして、彼女らの可愛さについて語りたいところですが、そういうブログではないので、少し技術的なことを書きます。 今回はjupyterを使って作業を進めました。notebook形式なので結果が見やすく初心者にはいい環境でした。環境は以下。 macOS:10.13.1 python:3.6.
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