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Python悪戦苦闘

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プログラミング言語「Python」をノンプログラマーがやったらこうなる。悪戦苦闘の連続でも、全くめげない奮闘記。
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#日記

【AIへの質問】SEOの利点にはどのようなものがありますか?【Python+GPT2+軽度のファインチューニング済】

【AIへの質問】SEOの利点にはどのようなものがありますか?【Python+GPT2+軽度のファインチューニング済】

SEOの利点にはどのようなものがありますか?とAI(機械学習)に聞いてみた結果がこれだ。

SEOの利点にはどのようなものがありますか?SEOは、他の方法では困難と思われるリードを獲得するのに役立ちます。
あなたのビジネスのために、より多くの適格なリードに到達するための扉を開くのです。
(ここでのリードは、ビジネスリードのこと。将来的に契約や販売などに結びつく可能性が高い顧客、またはその情報)

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ヘボkagglerのTitanic再挑戦【初心に返る編】 #kaggle #機械学習

ヘボkagglerのTitanic再挑戦【初心に返る編】 #kaggle #機械学習

お世話になっております。

ここで新しい技術を導入する前に、もっと丁寧に欠損値を埋めていこうということです。

df[df[column]=='Master']

年齢を見ても子供。

Capt
70才。この人は・・・

df[df[column].str.contains('Capt')]

df_train[df_train['Name'].str.contains('Capt')]

df_

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ヘボkagglerのTitanic再挑戦【再調整編】 #kaggle #機械学習

ヘボkagglerのTitanic再挑戦【再調整編】 #kaggle #機械学習

お世話になっております。

前回までの挑戦はこちらでいろいろやってみたが再構成。
ダイエットしたkernelがこちら。

ダイエット済みVer9までとりあえずOne-hot

Ver10から考える。

df.isnull().sum()

PassengerId 0Survived 418Pclass 0Name 0Sex

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【Python】noteで学ぶ機械学習を学ぶための良記事まとめ

【Python】noteで学ぶ機械学習を学ぶための良記事まとめ

お世話になっております。ムジンです。
日々、機械学習を勉強しておりますが、前回は手元のリンクを整理も兼ねてnote上に全て吐き出しました。
今回はnote内で、pythonや機械学習を学ぶための良記事を紹介させていただきます。

各著者様に感謝

参考記事▶【note】愛されてnote40000ビュー|note学のすすめ

コスパよくPythonを勉強するための有名オンライン学習サービス活用術

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ヘボkagglerのTitanic再挑戦【直感失敗編】 #kaggle #機械学習

ヘボkagglerのTitanic再挑戦【直感失敗編】 #kaggle #機械学習

お世話になっております。

ふと疑問に思ったのでやってみます。
9ヶ月ぶりにタイタニックをやってみることにしました。

ここにいって、

こうする。

new notebookで、START。

データを読み込む

いきなり間違える

import numpy as np # linear algebraimport pandas as pd # data processing, CSV file

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私が機械学習学び始めに、よく目にして意味不明だったけど、今はよく使っている機械学習用語 #機械学習

私が機械学習学び始めに、よく目にして意味不明だったけど、今はよく使っている機械学習用語 #機械学習

そのうちまとめる機械学習用語集outliers
outliers:外れ値

異常検知np.percentile(df[対象カラム名], [1, 99])

正規分布
欠損値np.Nan

マジックコマンドマジック関数

%%time

教師あり学習教師なし学習

ニューラルネットワークNN

発火

時系列データshift(1)

reduce_mem_usage
オンメモリ

可視化import

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kaggleに関するブックマーク #機械学習 #kaggle

kaggleに関するブックマーク #機械学習 #kaggle

今まで勉強や開発でお世話になったブックマーク集

kaggleとは?
機械学習の腕を競うコンペがたくさん掲載されているプラットフォーム。

またはメダルゲーム。

私が試しに一回参加してみたら、銅メダルと引き換えに、顔面神経痛とモノモライ出来て、眼科治療時に滝涙が吹き出した生死を賭けたゲーム。

kaggle編

【機械学習+競輪予想】人気通りに買える安定したレース場はどこかを計算で割り出す

【機械学習+競輪予想】人気通りに買える安定したレース場はどこかを計算で割り出す

というわけで、予想印通りに着順が決まりやすいレース場を探します。

偏差値全体で20177レース

これの着順の平均を出しておく。

###########全体平均grouped_mean_all = df.groupby(["予"]).mean()print(grouped_mean_all.head(20))

予  result
無印 5.874988
× 4.084528
▲ 4.93

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【Python】note記事のスクレイピングとバックアップ:🐍Pythonで機械学習やろうよ!【第4回】

【Python】note記事のスクレイピングとバックアップ:🐍Pythonで機械学習やろうよ!【第4回】

Pythonでバカが出たぞ!それ私です。
この😈地獄をあなたに無料でスキルシェア♬

お世話になっております。
合同会社ムジンケイカクプロ 代表ムジンです。

前回、

今回は、私の素人プログラムを見ていただこうと思います。

作成の動機自分の記事タイトルをユーザーライクに作り変えたい。
適当にタイトルを決めてきたけど、ユーザーに伝わりやすいタイトルにしよう。

どうしたいか既存の記事タイトルの

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