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辞書オブジェクト 【defaultdict】

辞書オブジェクト 【defaultdict】

４月後半から超ロングGWがあり、横浜トライアスロンがありとバタバタ忙しく、時間が経ってしまいました。夏日も増えてきて、好きな季節になってきましたが、勉強の方もぼちぼち再開して行きたいと思います。
※横浜トライアスロン 2019については別途ブログ執筆予定でございます。

今日は辞書型オブジェクト defaultdict の使い方を少しだけまとめ。
辞書型のオブジェクトはkeyを追加する度に そのk

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Matplotlib で円周率を求める

Matplotlib で円周率を求める

平成最後の日ですが、みなさん如何お過ごしでしょうか。私は家族旅行からもどり、明日5/1から心機一転、トライアスロンの練習と深層学習の勉強に集中したいと思ってる次第です。
　さて、前々から続けてた Matplotlib の学習で参考になったのが、乱数を用いて 1 x 1 の正方形の中にプロットして、円周率を求めるという方法。モンテカルロ法というらしいのですが、ロットする数をNとした場合、原点からの

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[Python] Matplotlib でグラフを操る

[Python] Matplotlib でグラフを操る

機械学習では、データセットの深い理解が必要で、そのデータを理解する方法として、最も効率的なのが「データの可視化」することです。人はだれでも図や絵で見たほうが理解が深まりますからね。
　そこで、大規模データの可視化を効率的かつ簡単に行えるのが、Matplotlib(マットプロットリブ)です。MatplotlibはPythonのデファクトスタンダードのグラフ描写ライブラリとしての地位を築いていて、Nu

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Pandas 連結・結合・計算処理

Pandas 連結・結合・計算処理

Pandasの基礎である SeriesとDataFrameの応用として、統計データを連結、結合したり、Numpyの関数に適用したりしてみる。

DataFrameの連結
先ずは、make_random_df() で1から100のランダム値で (カラム：apple orange banana）というSimpleなDataFrameを２つ用意し、それを縦方向と横方向に連結させる。

# DataF

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[Python] Pandasの基礎 (DataFrame)

[Python] Pandasの基礎 (DataFrame)

Pandasのデータ構造 "DataFrame" は Seriesを束ねたような2次元のデータ構造を持ちます。pd.DataFrame() に Seriesを渡すことで DataFrameを生成することができます。

DataFrameの生成先ずは series1, series2 から DataFrameを生成して df に代入してみます。
series の代入は pd.DataFrame( [

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[Python] Pandasの基礎 (Series)

[Python] Pandasの基礎 (Series)

Pandas も Numpyと同じようなデータの集合体を処理するライブラリです。
Numpyは行列を扱い、科学計算に特化してますが、Pandasではデータベースを扱い、数値以外にも文字列データを扱うことが可能です。

早速 Pandasを使って データベースを扱ってみたいと思います。

Series というデータ構造では 1次元配列のようにデータを扱うことができます。先ずは pd.Series の

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NumPyで画像を比較するプログラム

NumPyで画像を比較するプログラム

機械学習では膨大なデータ(画像など)を学習するために膨大な計算が短時間で行われる。そこで、Numpy を使って 画像 (ランダムに作成した２次元配列) の差分を計算してみる練習をしてみた。

以下が大まかな流れ。

1) np.random.randint()を用いてランダムに2次元配列を作成する関数を作る
2) 渡された2次元配列の一部をランダムに変更する関数を作る
3) 上記1) と 2) を

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NumPy で「2次元配列」をやってみた。

先日、退院後の経過観察でMRIと血液検査を行い、医師から「問題ないようです、ご卒業です」と言われました。ご卒業という言葉に少し違和感を感じましたが、無事に治って一安心です。

さて、NumPyやっていきましょうってことで、以前の1次元配列はベクトルでしたが、2次元配列は「行列」に該当します。
行列については 以下のサイトが、演算、データサイエンスにおける重要性も含めて書いてあって分かりやすかったの

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NumPyで「1次元配列」をやってみた。

Numpy は Pythonでベクトルや行列計算を行うために特化した、科学技術計算に便利なライブラリ。

Numpyで配列を高速に処理するために ndarray (N-d Array = N次元配列) があり、ndarrayを生成するためには、np.array()関数の引数にPythonリスト型のオブジェクトを渡してあげれば良い。

import numpy as np# 1次元配列 ベクトルar

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Pythonで機械学習 (性能評価指標)

2019年、明けましておめでとうございます。今年はnoteを継続して書き続け、なんとか100件は書きたいと思っています。2019年1本目のネタは 機械学習の性能評価指標について勉強したので、ここにアウトプットしてみます。
・前回のトレーニングデータを用いて構築したモデルがどれほど良いものかを評価する指標があり、それは性能評価指標と言われる。
・機械学習では混合行列の正解率( TP+TN / FP

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Pythonで機械学習 (k-分割交差検証)

現在最も注目されていて、今後ますます発展を遂げるであろう機械学習、深層学習について時間がある時に少しずつ勉強していこうと思い、下記参考書を購入。ブログでもアウトプットしていこう。

機械学習は大きく３種類「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」に分類されるが、その中でも最も適用例が多い「教師あり学習」を勉強。

今日は 「k-分割交差検証」Cross Validation をTryしてみた。

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