目的 このシリーズは中学三年生程度の数学の知識があれば、Python言語の機械学習記述用ライブラリを利用して記述された、基本的な教師あり学習のニューラルネットワークである誤差伝搬型3層ニューラルネットワークのプログラム、つまり、TensorFlowのサイト(TensorFlow.org)上にあるTutorialのMNIST For ML Beginnersの内容をを理解できるということを目的としています テンソルとは何か 早速本題に入り、まずはテンソルということについて考えて行きます ベクトルとスカラー テンソルについて説明する前に、まず、スカラーとベクトルについて説明します スカラーとは大きさです。例えば距離、例えば重さ、そういうものを数学用語でスカラーといいます ベクトルとは大きさと向きがあるものです。座標というものベクトルで考えることができます。それは原点をどこかにとれば、座標への向
これまでもnPlayerでは内蔵ブラウザを利用してYouTubeを再生することが可能でしたが、画質が320p程度に下げられてしまうことと、アプリを立ち上げてブラウザを開いてURLをペーストするなんて手間があり、あまりメリットを感じられるものではありませんでした。 それをWorkflowを使って一気に便利にしてしまいましょう。
第4章 形態素解析、第5章 係り受け解析と言語処理100本ノックをPython3で解いてきました。 私はさしあたって、「第6章: 英語テキストの処理」、「第7章: データベース」あたりの内容は必要としていないので、それらはスキップして「第8章: 機械学習」を進めていきます。 私の知識レベルとしては、Pythonは仕事で使ったことはなく、Courseraで入門的な授業を一つとった程度、自然言語処理/機械学習は全くの素人だが、これから仕事で使おうとしているといった感じです。 この章からは、いよいよ問題文が言っていることを全く理解できなくなって来たので、用語の説明もメモしていきます。 この章で使うデータ 1万件ぐらいの映画の英文レビュー。肯定的なレビューと否定的なレビューがそれぞれ約5千件づつ含まれている。 この章でやっていること 各レビュー文から各レビューが肯定的か否定的かを予想するモデルを作
Pythonには「NumPy」や「Pandas」などデータ分析に役立つライブラリが充実しており、中にはPythonからRを呼び出すことができるライブラリもあります。 これからデータ分析を始めるエンジニアのために、Pythonでのデータ分析に関する入門スライドを13個まとめてご紹介いたします。 データ分析の初心者向けのスライドを中心にピックアップしていますので、これからデータ分析を学びたいというエンジニアの方はぜひご覧ください。 【ご自身のデータ分析スキルの価値を知りたい方はご相談ください】 ・市場価値を知りたい方の個別相談会 ・キャリアアップを目指す方の個別相談会 ・転職のタイミングや業界動向を知りたい方の相談会 10分でわかるPythonの開発環境 10分でわかるPythonの開発環境 from Hisao Soyama Pythonを書く前にやっておくべき開発環境の構築についてまとめた
毎日Github Trandingを見たり、githubのライブラリを探していて、あることに気づきます。 awesomeがついてるgithubプロジェクトは、素晴らしいライブラリのまとめリンク集なのだと ただawesomeシリーズを検索するのが面倒くさいので、awesomeシリーズをまとめているものはないかとgithubで「awesome」を検索したらありました! sindresorhus/awesome https://github.com/sindresorhus/awesome A curated list of awesome lists 素晴らしいライブラリリストのキュレーションリスト 便利! よくみると、ライブラリだけじゃなくて、AWS、環境構築とか、チートシートや、プログラミング教育サービス紹介とかいろいろありますね ブップマークしましょう! Chromeだと、Command
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