タケトモ

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京都 / 大学院生 / 土木系 / プログラミング学習中 PythonとJavaScriptを主に学習中です。 不定期ですが、過程を共有します。

最近の記事

JavaScriptでできること(ホームページ編)

現在ホームページを作成しています。 こちらから より豊かなHPにしようと、JavaScriptを勉強しています。この記事では、本で勉強しながら見つけた、使えそうな役割を例とともに紹介します。 (HPはまだ作成段階ですが、趣味の共有と保存を目的としています。現在は写真・音楽・地図を要素として考えており、それぞれで検索や絞り込みができたらおもしろいと思っています。) 外部入力の埋め込み・使用例)名前を入力してもらう var name = prompt("名前を入力してく

    • 個人サイトの作成#1 ドメインとサーバー

      こんにちは、タケトモです。 これまで、研究で用いる機械学習の勉強を進めてまして、このnoteにもいくつか記事を掲載しました。(PyCaretの実装など) その傍らで、HTML,CSSを使った個人ホームページを作成しました。勉強もかねているためWordPressは使わず、1からコーディングをしています。 タケトモのサイト この記事では、サイト構築にあたり参考にした知識をメモがてら共有していきます。まだまだ途中段階です。進行形で進めていくので、逐次発見等あれば共有していき

      • 【Python】Matplotlibでできること

        目次 ・散布図 ・ヒストグラム ・箱ひげ図 ・折れ線グラフ ・なめらかなヒストグラム ・全組み合わせの散布図とヒストグラム 用いるデータ(以下ではdf)はPandasから作成できるデータフレーム形式です。以下では、dfにおける列の要素名をnum1,num2としています。 ・Matplotlibのimport %matplotlib inlineimport matplotlib.plot as plt ・散布図 plt.scatter(df['num1'], df

        • 【Python】CuPyとはなにか

          こんばんは。この記事は完全にメモ程度にCuPyとはなにかを記したものです。 ※未熟者故、不備や間違い等ありましたらコメントいただければ幸いです。早急に修正します。 CuPyとはなにかCuPyとは、GPU上で動かすNumPyのことです。 GPUとはなにか通常使われる演算装置はCPUと呼ばれています。 CPUに対して、画像処理やグラフィック描画の性能に長けたものをGPUといいます。GPUは、複雑な計算は苦手なものの、行列のような単純計算は得意とされています。 そのため、

        JavaScriptでできること(ホームページ編)

          [PyCaret]Pythonでの機械学習の自動化

          PyCaretってご存じでしょうか? 私は今日知りました。 でも、すごい便利で半端じゃないので共有させてください。 この記事では、大まかなPyCaretの説明と、今すぐにでも実行できる簡易なコードも記載しております。 PyCaretとは? PyCaretはほんとに最近実装されたフレームワークです。 エクセルのデータファイルを用意して、数行のコードを記入するだけで最適な解析を行うことができます。 特徴としては、前処理・モデルの決定・パラメータの最適化・結果の評価をま

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          DropOut法の一体化

          前回の続きになります。前回の記事はこちらです。 前回はfor文をごり押しすることで、作業の手間を1/60まで低減できました。 今回は、DropOut のありなしを同時に実行し、手間を半減させることを目指します。 DropOut とはまず、DropOut とはなにか 過学習の確認に用いられる手法の一つで、入力層及び中間層をランダムに排除することで過学習を起こさせないというものです。 一般的に入力層を0.2、中間層を0.5の割合で排除します。 DropOut ありのと

          DropOut法の一体化

          パラメータの最適化とExcelへの出力方法

          はじめまして、大学院1年生です。 専攻は土木ですが、凝り固まった土木業界に機械学習の導入を目指しています。 はじめに 私は地盤工学の解析手法の一つとして機械学習を導入しています。専門は土木で(専門というもののたかが大学院生)、機械学習はあくまで一手法なので非常に未熟です。温かい目で見ていただければ幸いです。 また、不備等ありましたらコメントお願いします。 概要言語:Python ライブラリ:TensorFlow 解析手法:回帰分析(入力12変数、出力1変数) 目標1.

          パラメータの最適化とExcelへの出力方法