はじめに — 機械学習帳import torch x = torch.tensor([1., -1.]) w = torch.tensor([1.0, 0.5], requires_grad=True) loss = -torch.dot(x, w).sigmoid().log() loss.backward() print(loss.item()) print(w.grad)
アソシエーション分析を活用したレコメンデーションのチュートリアル(python実装編) - Qiita
この記事について あまり世間にレコメンドに関してサンプルデータを使って実装したチュートリアルが無かったので記事を書きました。 レコメンデーションを作成する手法は機械学習などを使った手法などがありますが、これは統計よりの手法を使ったレコメンデーション作成方法の記事です。 pythonとオープンデータセットを用いて説明をしていきます。 こちらはpythonによる実装の記事です。レコメンドの概念については以下の記事をどうぞ。 アソシエーション分析を活用したレコメンデーションのチュートリアル(概念編) 概念編の記事の流れに沿っての実装になります。 こちらの実装を環境構築無しで試したい場合 有料ですが、こちらでGoogle Colaboratoryの実行環境を用意しております。 必要なライブラリのインポート 必要なライブラリのインポートを行います。 #ライブラリのインポート import panda
地理空間情報を扱うなら知っておきたいPythonライブラリ、GeoPandas入門~基礎編~ | 宙畑
さまざまなデータを地理空間情報として重畳する上で有用なPythonのライブラリであるGeoPandas。前編ではGeoPandasを用いたデータの描画方法など基礎的な扱い方を紹介し、後編では衛星データと組み合わせて解析結果を可視化する方法を紹介します。 Pythonで地理空間情報を行う場合、GeoPandasの使い方を覚えておくととても便利です。 例えば、都道府県別の気象データを持っていたとします。そのテーブルデータ(csv)には地理情報と言えば、都道府県の名称くらいしかありません。このような場合、これを日本地図の上に重畳して可視化することはできません。 しかし、このデータに地図上に描画できる情報を与えることさえできれば、好きなデータを地図の上に重ねることができます。このようなことをしたい場合に、GeoPandasの使い方を知っておけば助けになります。 今回は、簡単な例を通じて、GeoPa
Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100
指針 厳密解法に対しては、解ける問題例の規模の指針を与える。数理最適化ソルバーを使う場合には、Gurobi かmypulpを用い、それぞれの限界を調べる。動的最適化の場合には、メモリの限界について調べる。 近似解法に対しては、近似誤差の指針を与える。 複数の定式化を示し、どの定式化が実務的に良いかの指針を示す。 出来るだけベンチマーク問題例を用いる。OR-Libraryなどから問題例をダウンロードし、ディレクトリごとに保管しておく。 解説ビデオもYoutubeで公開する． 主要な問題に対してはアプリを作ってデモをする． 以下，デモビデオ： 注意 基本的には，コードも公開するが， github自体はプライベート そのうち本にするかもしれない（予約はしているが， 保証はない）． プロジェクトに参加したい人は，以下の技量が必要（github, nbdev, poetry, gurobi); ペー
Pythonパッケージの依存関係とライセンスを確認する | DevelopersIO
はじめに データアナリティクス事業本部のkobayashiです。 Pythonを使って開発を行っていると、AWSのリソースを扱う際にはboto3でしたりデータ解析を行う場合はPnadas,Scipyなど様々なパッケージを使っているかと思います。 今回、その利用しているパッケージの依存関係やパッケージを調べる機会があったのでその方法をまとめたいと思います。 環境 Python 3.7.4 pipdeptree 1.0.0 pip-licenses 2.2.1 パッケージ依存関係とライセンスを調べるツール 今回使用したツールは以下になります。どちらのツールもきちんと継続的にメンテナンスされており、pipでインストールできるのでこれらを使いました。 パッケージ依存関係をツリーで表示するツール pipdeptree · PyPI pipでインストールしたPythonパッケージを依存関係ツリー形式で
「Python 3 エンジニア認定基礎試験」模擬試験が無料公開
プライム・ストラテジーは6月25日、Pythonエンジニア育成推進協会が実施している「Python3エンジニア認定基礎試験」の模擬試験を Python 3 エンジニア認定試験の模擬試験サイト「PRIME STUDY」で無料公開したと発表した。 「Python3エンジニア認定基礎試験」は、Pythonの文法基礎を問う試験。オライリー・ジャパンの『Pythonチュートリアル 第3版』をもとに出題される。 Python 3 エンジニア認定試験の模擬試験サイト「PRIME STUDY」 同社は既に、「PRIME STUDY」で「Python 3 エンジニア認定データ分析」の模擬試験を公開している。「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」は、Pythonを使ったデータ分析の基礎や方法を問うもの。Pythonの基礎知識、数学の基礎知識、scikit-learnやpandasなどのライブラリに
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Pythonのif __name__ == '__main__'の意味と使い方 | note.nkmk.me