[B! python] yomikのブックマーク

線形計画法使ってあすけんで100点とってみた - asken テックブログ

今回テックブログを書くにあたり、以下の記事を参考にしました。qiita.com こちらの記事では、マクドナルドのメニューを対象に組み合わせ最適化問題を扱っており、内容も非常に面白く読ませて頂きました。今回、弊社askenでも自社データを使用して食事の組み合わせ最適化問題をやってみたのでご紹介します。はじめにこんにちは！ askenで機械学習エンジニアとして働いているyumaです。 shoku_panという名前でTwitterをやってます。さてみなさん、弊社ダイエットアプリ﹁あすけん﹂をご存知ですか？ www.asken.jp あすけんでは、その日の食事内容を記録すると栄養士の未来︵みき︶さんからアドバイスをもらえます。点数も出るので、高得点をとることがモチベーションになっている方もいらっしゃると思います。もちろん僕も使っています。ちなみに今年のお正月はこのような結果になりました

yomik 2022/04/07

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Kyoto University Research Information Repository: プログラミング演習 Python 2019

本書はCC-BY-NC-NDライセンスによって許諾されています。ライセンスの内容を知りたい方はhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.ja でご確認ください。

yomik 2020/02/21

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【Python】🍜機械学習で「隠れた名店」を探してみた。（そして実際に行ってみた）🍜 - Qiita

１.簡単な概要この記事では都内ラーメン屋の食べログ口コミを使って隠れた名店をレコメンドで発掘するやり方を解説していきます。私自身🍜が大好きで昔は年間100杯以上食べ歩いてきた自称ラーメンガチ勢です。しかしながら、直近の健康診断にひっかかり、医者からドクターストップをかけられてしまいました。。。行き場をなくしたラーメン熱を発散すべく機械学習でラーメンレコメンド︵隠れた名店をレコメンドで発掘︶に挑戦してみることにしました。今回は、集大成として、Word2vecでモデリングしたmodelを使って隠れた名店をガチで発掘し、実際にそのお店に行って確かめるところまでやります！有名店のラーメンに対して類似度が高いラーメン店を探すイメージです。 techgymさんのブログに掲載いただきました！ありがとうございます。︻人工知能の無駄遣い?︼AIプログラミングの面白記事をまとめてみました。２.

yomik 2019/03/30

これは面白い。

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Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball

毎年恒例、Pythonの本と学び方のまとめ・2019年バージョンとなります. ※2021/1/11更新：2021年版あります ※2020/1/9更新：2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ ※ちなみに昨年版はこちら改めましてこんにちは、Pythonと野球を仕事にしています、@shinyorke（Python歴おおよそ8年）ともうします. なお、Python その2 Advent Calendar 2018 12/24記事でもあります. このエントリーはそこそこ長いので、「最初の方をサクッと読んで、残りはつまみ読み」してもらえると良いかもです！*1 ※もちろん全部読んでも構いません！（それはそれで嬉しい）サクッとまとめると入り口としての「独学プログラマー」は万人が読んだほうが良い名著データ分析・解析やりたい人も、Webからやっておくと良いかも（特に前処理） Web

yomik 2018/12/24

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【Python】ゲームソフト開発を題材にしたオブジェクト指向入門｜はやぶさの技術ノート

︻深層学習入門︼画像処理の基礎(画素操作)からCNN設計まで画像処理の基礎︵画素操作︶から深層学習のCNN設計までカバーした記事です。画像処理にはOpenCVとPythonを使用しました。画像処理入門、深層学習入門、どちらも取り組みたい人におすすめの記事です。... ︻データ分析入門︼機械学習未使用！Pythonでゼロから始める振動解析機械学習(深層学習含む)によるデータサイエンスが流行っていますが、フーリエ解析などの振動解析により、異常検知を行うこともできます。本記事はデータ分析/振動解析学ぶための実践的なチュートリアル記事です。...

yomik 2018/11/05

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python_main.pdf

Python3 Kivy GUI 1.7.7 Copyright c � 2017-2021, Katsunori Nakamura 2021 1 1 1 1 1.1 Python . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.4 . . . . . . . . . . .

yomik 2018/04/19

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Pythonのテキスト作りました - Qiita

▲訂正とお詫び▲ テキスト本体（第3.2版以前のもの）の中のオブジェクト指向プログラミングの解説部分で，デストラクタ（ファイナライザ）に関する記述に誤りがありましたので修正しました．どうか最新版に差し替えてください． ●テキスト本体（PDF形式421ページ:3.58MB）　2024/06/18更新（→ミラーサイトからDL）（→GitHubからDL）言及している主なライブラリ： Kivy, argparse, socket, threading, concurrent, requests, BeautifulSoup, mpmath, subprocess, datetime, time, timeit, tzlocal, zoneinfo, pickle, struct, locale, re, csv, functools, asyncio, sched, schedule, tra

yomik 2018/04/18

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dfltweb1.onamae.com – このドメインはお名前.comで取得されています。

このドメインはお名前.com から取得されました。お名前.com は GMOインターネットグループ(株) が運営する国内シェアNo.1のドメイン登録サービスです。 ※表示価格は、全て税込です。 ※サービス品質維持のため、一時的に対象となる料金へ一定割合の﹁サービス維持調整費﹂を加算させていただきます。 ※1﹁国内シェア﹂は、ICANN(インターネットのドメイン名などの資源を管理する非営利団体)の公表数値をもとに集計。gTLDが集計の対象。日本のドメイン登録業者(レジストラ)︵﹁ICANNがレジストラとして認定した企業﹂一覧︵InterNIC提供︶内に﹁Japan﹂の記載があるもの︶を対象。レジストラ﹁GMO Internet Group, Inc. d/b/a Onamae.com﹂のシェア値を集計。 2023年5月時点の調査。

yomik 2017/11/17

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第１回　環の定義 - Pythonで学ぶ「プログラミング可換環論」

はじめにどうも初めまして、グレブナー基底大好きbot (Twitter:@groebner_basis) です。最近、プログラマ向けの数学のセミナーや勉強会*1が開催されるなど、コンピュータを専門にする人が純粋数学に興味を持つ機会が増えてきました。そこで、この記事では、計算科学とも関わりの深い﹁可換環論﹂について、プログラミングの側面から解説していきたいと思います。可換環論とは可換環論は、代数学に含まれる分野で、140年以上の歴史があります。名前の通り、﹁可換環﹂と呼ばれる数学的対象を研究する分野です。この可換環については、後々詳しく説明したいと思います。かつての数学者は、計算といえば紙に書く﹁手計算﹂が主な手法でした。しかし、近年では、コンピュータの発達に伴い、可換環論の色々な計算が数式処理システム(Computer Algebra System) で実現できるようになりまし

yomik 2017/10/23

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Pandasを使ったデータ操作の基本 - ぴよぴよ.py

データ分析の会社に転職してから3ヶ月。最初の1ヶ月はPandasの扱いに本当に困ったので、昔メモしてたことを簡単にブログに記録しておく(o ･ω･)ﾉ【追記】2017/07/31 0:36 データが一部間違ってたので修正しました Pandasとは pandasでよく使う型テストデータについて余談 Pandasでのデータ操作入門 pandasのload データ(csv)のロードデータのサイズデータのカラム行列から必要な列(カラム)を取り出す条件にマッチするデータを取り出す 1. DataFrame.queryで取り出す True/FalseのSeries型を指定し、Trueの行だけを取り出す追記(2017/12/14) 行列から必要な行番号を指定してを取り出すグループ分けと集計新たな列を追加する固有値を追加する他の列を加工して新たな列を作る他の複数列を加工して新

yomik 2017/07/31

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データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアになるためのスキル要件とは（2017年夏版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

この記事は2年前の以下の記事のアップデートです。前回はとりあえずデータサイエンティストというかデータ分析職一般としてのスキル要件として、﹁みどりぼん程度の統計学の知識﹂﹁はじパタ程度の機械学習の知識﹂﹁RかPythonでコードが組める﹂﹁SQLが書ける﹂という4点を挙げたのでした。で、2年経ったらいよいよ統計分析メインのデータサイエンティスト︵本物‥及びその他の統計分析職︶vs. 機械学習システム実装メインの機械学習エンジニアというキャリアの分岐が如実になってきた上に、各方面で技術革新・普及が進んで来たので、上記の過去記事のスキル要件のままでは対応できない状況になってきたように見受けられます。そこで、今回の記事では﹁データサイエンティスト﹂*1﹁機械学習エンジニア﹂のそれぞれについて、現段階で僕が個人的に考える﹁最低限のスキル要件﹂をさっくり書いてみようかと思います。最初にそれらを書

yomik 2017/06/26

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PythonでWebスクレイピングする時の知見をまとめておく - Stimulator

- はじめに - 最近はWebスクレイピングにお熱である。趣味の機械学習のデータセット集めに利用したり、自身のカードの情報や各アカウントの支払い状況をスクレイピングしてスプレッドシートで管理したりしている。最近この手の記事は多くあるものの﹁～してみた﹂から抜けた記事が見当たらないので、大規模に処理する場合も含めた大きめの記事として知見をまとめておく。追記 2018/03/05‥ 大きな内容なのでここに追記します。 github.com phantomJSについての記載が記事内でありますが、phantomJSのメンテナが止めたニュースが記憶に新しいですが、上記issueにて正式にこれ以上バージョンアップされないとの通達。記事内でも推奨していますがheadless Chrome等を使う方が良さそうです。 - アジェンダ - 主に以下のような話をします。 - はじめに - - アジェンダ

yomik 2017/06/26

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退屈なことはPythonにやらせよう

関連ファイルサンプルコード（日本語版）サンプルコード（原著者）正誤表ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合がありますので、書籍最終ページの奥付でお手持ちの書籍の刷版、刷り年月日をご確認の上、ご利用ください。正誤表訳者まえがきまえがき第Ⅰ部　Pythonプログラミングの基礎 1章　Python入門 1.1　式をインタラクティブシェルに入力する 1.2　整数、浮動小数点数、文字列型 1.3　文字列の連結と複製 1.4　変数に値を格納する 1.4.1　代入文 1.4.2　変数名 1.5　最初のプログラム 1.6　プログラムを分析する 1.6.1　コメント 1.6.2　print()関数 1.6.3　input()関数

yomik 2017/06/04

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PyQ - 本気でプログラミングを学びたいあなたへ

必要なのはブラウザだけプログラミングを始める時に、最初につまづくのが環境構築です。 PyQでは環境構築なしで、ブラウザをひらけば10秒でプログラミングを始められます。読む・書く・動かすサイクルで定着PyQのエディター画面では、実際にブラウザの後ろでPythonが動いています。これにより、教材を読む→コードを書く→実際に動かすという流れを画面内で完結できます。もちろん、自分で内容を変更して、動かして試してみることもできます。あなたの興味に寄り添う、1500問以上から選べるコンテンツPyQでの学習は、数個の問題からなる﹁クエスト﹂という単位で進みます。 600クエスト・1500問以上存在するすべてのクエストは、好きな順に学び放題。関連の深いクエストはパート・コースにまとめられており、直感的に様々なクエストを組み合わせて、自分の興味のある分野を学べます。

yomik 2017/04/13

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Python: ソケットプログラミングのアーキテクチャパターン - CUBE SUGAR CONTAINER

今回はソケットプログラミングについて。ソケットというのは Unix 系のシステムでネットワークを扱うとしたら、ほぼ必ずといっていいほど使われているもの。ホスト間の通信やホスト内でのIPC など、ネットワークを抽象化したインターフェースになっている。そんな幅広く使われているソケットだけど、取り扱うときには色々なアーキテクチャパターンが考えられる。また、比較的低レイヤーな部分なので、効率的に扱うためにはシステムコールなどの、割りとOSレベルに近い知識も必要になってくる。ここらへんの話は、体系的に語られているドキュメントが少ないし、あっても鈍器のような本だったりする。そこで、今回はそれらについてざっくりと見ていくことにした。尚、今回はプログラミング言語として Python を使うけど、何もこれは特定の言語に限った話ではない。どんな言語を使うにしても、あるいは表面上は抽象化さ

yomik 2017/03/29

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なぜ機械学習にPythonが選ばれるのか - Qiita

はじめに日本ではWeb系のLL言語としてはPHP・Perl・Rubyが強く、Pythonは海外では普及しているが日本ではマイナーな言語である。Google AppEngineの開始当初(2008年4月)にPythonをサポートしていた際には、なんでPythonなんだろうと軽く調べ、教育用として海外では普及しているという認識だった。 2012年～2013年頃にデータサイエンスがバズワードとなり機械学習する上でR言語と次点でPythonという感じだったと思う。そして昨今は人工知能ブームということでTensorFlowやChainerといったPythonのフレームワークが公開されたことで、Python一色になってきている。 ※タイトルは科学技術計算より世間的に馴染みがある機械学習にしました。科学計算や機械学習にはPython 特に科学計算分野ではPythonコミュニティが非常に活発で、機械学

yomik 2017/02/22

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Pythonエンジニアが紹介する、Pythonの超便利なライブラリ・フレームワーク13個 - paiza times

Photo by hoerner_brett 秋山です。私は主にPythonを使って開発をしているので、今回はPythonの便利なライブラリやフレームワークを紹介していきたいと思います。といっても割と定番のものを中心に使っているので、既にPythonをがんがん使っている人にとっては﹁知ってるわ！﹂というものも多いかと思います。﹁最近Python書くようになりました～﹂という人たちにも﹁これ良い！﹂ってものが見つかればと思います。ちなみに前回はPython2系と3系の違いについて書いてますので、﹁3系に移行しよっかなー﹂と考えている人は合わせて見てみてください。paiza.hatena blog.com ■Pythonの便利なライブラリやフレームワーク ◆Web開発系フレームワーク ◇Django みんな大好き有名なDjango。RubyでいうところのRailsのような……全部のせ的な

yomik 2016/12/28

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Pythonにまつわる3タイプ別オススメ書籍 - Qiita

この記事は 2016年 Schoo Advent Calendar の18日目の記事です。今日はSchooと特に関係ないですが、2016年の圧倒的Pythonブームを、出版された書籍を中心に振り返り、タイプ別Python系オススメ本をエンジニアが勝手に選んでみたいと思います。 2016年はすごい一年だったこちらはAmazonで﹁Python﹂を検索した結果ですが、ほとんどが2016年に発売されたものです。 2015年12月に発売された O’Reillyの﹁入門 Python3﹂を皮切りに今年だけで、有名出版社などから10冊以上発売されているのを観測しています。なぜなのかこれは肌感ですが、やはりデータ分析、機械学習の人気に引っ張られる形で、それらをやるならPythonらしい…！ということが認識されてきたのが大きい理由ではないかと感じています。例えば Caffe, Theano, T

yomik 2016/12/20

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機械学習初心者が『Python 機械学習プログラミング』（速習コース）を読んだメモ - 無印吉澤

きっかけこの記事を書いた人のレベル今回の読書プラン Python 環境の構築インストール先の環境 Anaconda (Python3) のインストール科学計算に関するライブラリのインストールサンプルの実行に必要なライブラリのインストールサンプルの実行サンプルコードを実行していて引っかかったところ3章12〜13章 Python の勉強速習コースを読んでみた感想きっかけ機械学習の重要性は、それこそ﹁ビッグデータ﹂という言葉が出てきた頃からいろいろな人が訴えていますが、最近は特にツールが充実して、敷居が下がってきたように感じています。そろそろ自分でも機械学習関係のツールを使えるようになりたいと思っていたのですが、そんなときに﹁具体的なコード例が多くて読みやすい﹂という本書の評判を聞いて、読み始めました。 Python 機械学習プログラミング達人データサイエンティストに

yomik 2016/09/27

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どうすればPythonをJuliaと同じくらい速く動かせるのか？ : 様々なやり方で計算の高速化を図る | POSTD

どうすればPythonをJuliaと同じくらい速く動かせるのか？ : 様々なやり方で計算の高速化を図る Julia対Python 科学技術計算には、Pythonなどの言語よりもJuliaを使った方がいいのでしょうか？ http://julialang.org/ に載っているベンチマークを見ると、どうしてもそんな風に思ってしまいます。というのも、Pythonなどの高水準言語は、スピード面で大幅に劣っているのです。けれども、これは私が最初に感じた疑問ではありません。私が気になったのは、﹁Juliaのチームが書いたPythonのベンチマークは、Pythonに最適なものだったのか？﹂ということです。こういった多言語の比較について、私の考えを述べましょう。まずベンチマークというのは、実行するタスクによって定義されるものです。よって、そのタスクを実行するための最適なコードを、各言語に精通した人々が最

yomik 2016/02/03

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