Sklearnのpreprocessingの全メソッドを解説 | 自調自考の旅
概要Pythonで機械学習をするときに使うscikit-learn（恐らく、サイキットラーンと呼びます）には前処理用のライブラリであるpreprocessingが組み込まれています。前処理とは、データの欠損保管や正規化、カテゴリデータの数値化等のことです。このpreprocessingの全メソッドの効果を検証したのが今回の記事です。irisのデータを題材にして説明していきます。 #preprocessingはspという名前で使うこととする import sklearn.preprocessing as sp #お決まりのライブラリをインポート import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt if __name__ == "__main__": #irisデータをdfに格納 df = pd.read
Atomエディタに独自の補完候補を追加する(1) - kitao's blog
Cocos2d-xのJavaScript版で何か作ろうと思って少しずつ勉強を進めていたのですが、ついでにエディタもAtomに変えてみようと思ったのが紆余曲折の始まりで、気づけばパッケージを色々試したり、キーバインディングを変更したり、Mac版とWindows版の違いに悩まされたりと、すっかり時間が経ってしまいました。 試行錯誤の中でも、一番時間を使ったのがCocos2d-x向けにAtomに補完候補のキーワードを追加する方法で、使えそうなパッケージがないため結局自作の道を選ぶことになりました。 ということで、今回はCocos2d-xではなく、その前哨戦としてAtomに独自の補完候補を追加する方法について2回に分けて解説してみたいと思います。 Atomエディタについて AtomはGitHubが開発しているテキストエディタです。フレームワークとしてChromiumとNode.jsを組み合わせたE
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
