Zenn に移行しました
ブログを Zennに移行してみました。zenn.devアクセス解析やフォロー登録といった機能はまだのようですが、引き続き技術ブログの更新を頑張っていきたいと思います。もしよろしければ引き続きお願いいたします。
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GoとPythonを比較してみた
Goのハンズオンに参加してGoをざっと学びましたので、多少かじっているPythonと比較してみました。techplay.jp今回だけでは終わり切らないので、引き続き比較を続けようと思います。なお、コードはWindows環境を前提としております。今回のコードはこちらプログラムの実行型の指定と出力、型確認Print関数フォーマット済み文字列キーボードからの入力を取得プログラムの実行Go# コンパイル...
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効果検証入門 1章をpythonでやってみた
効果検証入門〜正しい比較のための因果推論／計量経済学の基礎の学びを兼ねて、Rで書かれたコードをpythonに置き換えてみました。コードはこちら。書籍と数値が異なっている点もございます点ご了承ください。間違いのご指摘等いただけると幸いです。1章 セレクションバイアスとRCTデータセットはThe MineThatData E-Mail Analytics And Data Mining...
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因果推論の学びメモ
因果推論を学び始めたので、勉強のためにメモします。間違いや拙い点がございましたら、ご指摘いただけると助かります。因果推論とはWikipedia(英語)によると、因果推論は、因果関係、つまり原因と結果の関係を特定するプロセス、とのことです。en.wikipedia.orgもう少しかみ砕くと、得られた結果 A が、本当に B...
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Effective Python(第2版) 2章～3章の気になった箇所をまとめてみた
引き続き、Challeng-Every-Monthというコミュニティで、みんなで Effective Pythonを読み合うイベントに参加しています。Effective Pythonの公式の .py...
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精度評価指標について調べてみた（後半）
先日記載したとおり、精度評価指標の後半部分としてコードで各精度評価指標を実装したまとめです。長いので全文は記載しません、全文を確認される場合はこちらをご覧ください。前半の理論部分は下記リンクからご覧ください。megane-man666.hatenablog.com概要：データセット：HousePriceコンペ学習モデル：LightGBM評価指標：MSE、MAE、決定係数、RSME以降の精度結果は、t...
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精度評価指標について調べてみた（前半）
kaggle等でモデルの精度を評価する際、いつもググって出て来た評価指標を適当に使っていて指標の意味が分かっていなかったので、学びのためにまとめてみました。なおこの前半部分は理論のまとめとし、後日、後半部分としてコードで各精度評価指標を実装する予定です。分類モデルの評価指標混同行列（Confusion...
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Effective Python(第2版) 1章を読み込んだ
Challeng-Every-Monthというコミュニティで、みんなで Effective Pythonを読み合うイベントに参加しています。その学びをまとめたいと思います。なお、Effective Pythonの .py コードがGitHubに公開されています。また、jupyter...
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julia と python の処理スピードを競わせてみた
データサイエンス向きの新しい言語、julia を kaggle のタイタニックのデータセットで回して、pythonとどちらが処理速度が速いか、比較してみました。コードはこちらになります。なお、01 python.ipynbが pythonのコード、02 julia.ipynbがjulia...
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英語の自然言語処理を学んだのでまとめてみた
こちらのNLPの記事（英語）が勉強になりました。Text Analysis & Feature Engineering with NLP勉強を兼ねてkaggleのNPLコンペ、Real or Not? NLP with Disaster Tweets...
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強化学習の多腕バンディット問題を学んだのでまとめてみた
強化学習の勉強のために、ITエンジニアのための強化学習理論入門を読みました。詳細な理論解説あり、コードありとかなり読み応えのある内容でした。その中の1章、多腕バンディットのコーディングをまとめたいと思います。なお、バンディットはスロットマシーン、腕（アーム）はスロットを回すためのアームのことで、たくさんスロットマシーンを回すシミュレーション、といったところでしょうか。www.ebay.com.auコ...
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Jetson Nano を買ってセットアップしたのでまとめてみた
IoTを使った画像解析をやりたくてJetson Nanoを買いました。なお、本記事のとおりに実施すればJetson Nano をセットアップできることを保証するものではありませんこと、ご了承ください。買ったものは以下のとおりです。Jetson Nano本体 B01ACアダプターACアダプター 5V...
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Titanicのデータを使ってPytorchを試してみた
タイタニックのデータを使ってPyTorchの実装をしてみました。なお、PyTorchのコードは、こちらのサイトから拝借させていただきました、ありがとうございます。rf00.hatenablog.com本ブログのコードはこちらからダウンロードできます。タイタニックのデータについてはkaggleのタイタニックコンペを参照するとよいかと思います。www.kaggle.comimport pandas as...
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時系列解析ライブラリ sktimeとProphetを比較してみた
時系列解析に使えるライブラリ、sktimeが公開されていましたので、同じく時系列解析のライブラリ、Prophetと比較してみました。学習に使ったデータは気象庁の気温のデータです。なお、ブログのコードはこちらになります。（気象庁のデータも入れています）なお、気象庁のデータをご自身で取得する場合は、下記のProphetの記事を参照されるといいでしょう。qiita.comなお、Prophet...
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タイタニックのデータを使って xfeat で特徴量作成 + lightGBM で学習をしてみた
特徴量エンジニアリングのライブラリ xfeat が公開されていたのでチュートリアルを参考にkaggleのタイタニックのデータを使って特徴量を作り、lightGBMを回してみました。【リリース】特徴量エンジニアリングのライブラリ xfeat を公開しました。データフレームから特徴量を作成するための各種エンコーダーを実装しています。cuDF を使うことでエンコーダーによっては 10~30...
View Article通勤時の学習用にChromebookを買ってみたので使用感をまとめた
緊急事態宣言も明け、テレワークから通勤に変わったため、通勤中もプログラミングの学習ができるよう、Asus製のChromeブック C223 を買ったので、レビューしたいと思います。www.asus.comスペック 詳細は公式HP参照。 重量は約1kgと非常に軽く、片手で持つとさすがにちょっと気になりますが、カバンに入れている分には気になりません。...
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groupby と .agg() で DataFrameの集約を便利にするテクニック
DataFrame型をgroupbyで集約する時、agg() を使って、平均値や個数のカウントをまとめて行うテクニックです。今回のコードはこちら。今回は、外部データ、UCIの学生の成績のデータセットを使います。データの内容を詳しく知りたい場合は、こちらをご覧ください。import pandas as pd import os # DataFrameの表示数を変更...
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ポートフォリオを作りたい
データサイエンティストを目指して転職したものの、今のキャリアのままでいいのか…と悩んでいたところ、ポートフォリオを作ったらいいよ！とアドバイスをいただきました。しかし、IT企業に勤めているわけでも、エンジニアでもないので、意図的に作りにいかないとポートフォリオを作ることはなさそう・・・。ということで、作りたいポートフォリオを考えてみました。とその前にポートフォリオってどんなものがあるんだろうググって...
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jupyter notebook (jupyter labも可)の表示を便利にするテクニック
（追記）一番最後に、行数の多いデータの情報をざっくりつかむために便利なテクニックを追加しました。jupyter notebook を使うと、DataFrameの中身や型、構成などを逐次確認できるので便利です。import pandas as pd # DataFrame の作成 df =...
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写経ですが、自分の好きなモノを投稿するアプリを作りました
追記：ログイン機能カットした誰でも投稿できる版のアプリを追加 アプリの名前を、Favo-Write（Favorite + Write）に決定 コード、アプリのURLをログイン機能カット版に修正だらさん主催の一週間でwebサービスを作るハッカソンに参加しました。5/18～5/24の1週間でWebサービスを作るイベントです！ Hello...
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