R.I

データサイエンティストにキャリアチェンジするため日々奮闘中。できることはpython,…

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データサイエンティストにキャリアチェンジするため日々奮闘中。できることはpython, SQL, Linux。興味あることは英語学習と筋トレです。

最近の記事

機械学習でAirbnbのデータを分析してみた

はじめに今回はAirbnbのデータをPython・機械学習を用いて分析してみようと思います。元ネタはMediumにあった英語の記事となります。 データ取得先Inside Airbnbというサイトにデータセットがありました。こちら、Airbnbが管理しているサイトではなく、ある個人の方が独自にAirbnbからデータを集めてアップしているとのことです。 本来なら一番イメージがつきやすい日本、東京のデータを使用すべきかと思います。しかし、このサイトに日本のデータはありません。な

    • PythonでSpotify2017年トップ100を分析してみた後編

      はじめに今回は音楽配信サービスとして世界的にも有名なSpotifyのデータセットを使用し、2017年のトップ100を分析してみました。今回はKaggleにあった内容をRからPythonに読み換えて、写経してみました。 学習内容・Top100にランクインした曲、アーティストを分析する ・決定木の可視化に使用したdtreevizの使い方 使用するライブラリ以下、使用するライブラリとなります。 ・python 3.7.0 今回使用したプログラミング言語python 3.7.0

      • PythonでSpotify2017年トップ100を分析してみた前編

        はじめに今回は音楽配信サービスとして世界的にも有名なSpotifyのデータセットを使用し、2017年のトップ100を分析してみました。 経緯Kaggleを見ていたところ、今回する使用するデータセットが見つかったからです。 学習内容・foliumの使い方を知る ・2017年の曲別再生数やアーティスト別再生数などの結果を知る 使用するライブラリ以下、使用するライブラリとなります。 ・python 3.7.0 今回使用したプログラミング言語python 3.7.0 ・jup

        • PythonでPairsに登録されている写真にラベル付けをしてみた

          今回のテーマ前に記事にもしたこちらを参照し、今回はPairsに登録されている写真にGoogle Cloud Vision APIを利用しラベル付けをしてみます。 経緯先日、 AWS re:Invent 2018で発表されたこちらに影響を受け、今回の記事を作成することにしました。TinderではAmazon Rekognitionを利用しているようです。登録されている写真に対しラベル付けを行い、次にそのラベルに関係があるタグ付けを行います。タグが似ている者同士をレコメンドし、

        機械学習でAirbnbのデータを分析してみた

        • PythonでSpotify2017年トップ100を分析してみた後編

        • PythonでSpotify2017年トップ100を分析してみた前編

        • PythonでPairsに登録されている写真にラベル付けをしてみた

          Tinderをpythonで分析してみた〜物体検出編〜

          今回することプロフィールデータ編、顔写真編に引き続き、今回はラストの物体検出編となります。Google Cloud Vision APIを使用し、以下を検出しました。 1. 写真に写っている物体 2. 写真がスケベであるかを1-5の5段階で評価 学べること・Google Cloud Vision APIの使い方 ・各都市でどんな物体が写真に写っていることが多いのか、または少ないか ・各都市で一番スケベな写真が多い都市はどこか 環境主に利用したライブラリとなります。 ・

          Tinderをpythonで分析してみた〜物体検出編〜

          Tinderをpythonで分析してみた〜顔写真編〜

          今回すること前回のプロフィールデータ編に引き続き、今回は取得した顔写真の解析を行います。具体的にはFace++のAPIにて写真を読み込み、顔のスコアを取得します。そして、取得したスコアが高いユーザーは多くのいいねを獲得しているかどうかを確認します。 学べること・スコアはどの値が多いか、または少ないか ・どの都市の顔のスコアが高いか ・どの地域に顔のスコアが高いユーザーがいるか 環境主に利用したライブラリとなります。 ・python 3.7.0 今回使用したプログラミング

          Tinderをpythonで分析してみた〜顔写真編〜

          Tinderをpythonで分析してみた〜プロフィールデータ編〜

          はじめに前回のPairsをpythonで分析してみたに引き続き、Tinderをpythonで分析してみました。全3回を予定しており今回はプロフィールデータ編となります。 経緯日頃からTinderを愛用しているのですが、いかんせんマッチがまったくといっていいほどありません。そこでユーザーのことを知ればマッチをもっと増やすことができるかもしれないと考えに至り、今があります。 問題点しかし、前回のPairsとは違い、TinderにはユーザーがどれだけLikeを獲得しているかを確

          Tinderをpythonで分析してみた〜プロフィールデータ編〜

          Pairsをpythonで分析してみた〜顔写真編〜

          今回すること前回のプロフィールデータ編に引き続き、今回は取得した顔写真の解析を行います。具体的にはFace++のAPIにて写真を読み込み、顔のスコアを取得します。そして、取得したスコアが高いユーザーは多くのいいねを獲得しているかどうかを確認します。 学べること顔のスコアが高いといいねの獲得数が増えるのか Face++の使い方 Mask R-CNNの使い方 環境主に利用したライブラリとなります。 ・python 3.7.0 今回使用したプログラミング言語python 3.

          Pairsをpythonで分析してみた〜顔写真編〜

          Pairsをpythonで分析してみた〜プロフィールデータ編〜

          はじめにまだpythonを勉強しているときのこと、こんなツイートがタイムラインに飛び込んできました。 スケベサイエンティストを目指す者として、勝手ながらアニキと崇めているDaiさん。そのDaiさんがPairsのデータ分析に挑戦するも、挫折したと目にしました。「よおし、それだったら俺がやるしかないっしょ!」とわたしくがこの度挑戦してみることとしました。 環境主に利用したライブラリとなります。 ・python 3.7.0 今回使用したプログラミング言語python 3.7.

          Pairsをpythonで分析してみた〜プロフィールデータ編〜