python
この記事の目的 EDA(探索的データ解析)を行う際PlotlyExpressが「どんなケースで使用することができるのか?」について私なりに検証してみました。 PlotlyExpressとは? plotlyのラッパーになります。 plotlyとはオープンソースでインタラクティブなデータ可…
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import model_selection, preprocessing, linear_model import sklearn sklearn.__version__ #dataset load df=pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine…
時系列データを用いて教師あり学習を行うための学習データの作成のための考え方 多変量の時系列データを用いて、教師あり学習によって、ある目的変数のt分後の値の推測したい場合の学習データの作成方法をまとめたいと思います。 この一般的な方法としては、…
このサイトがとても勉強になった。 https://machinelearningmastery.com/time-series-forecasting-methods-in-python-cheat-sheet/
一般的には標準化を使用する。 正規化の場合、外れ値が大きく影響するためである。 ※画像データの場合は学習コストを下げるため、[0,1]の範囲に収まるよう255.0で割ることで正規化するのが一般的 正規化 使用ケース: - 画像(RGBの強さ[0,255]) - sigmoid, …
今回は前回紹介したData Augmentationの戦略を強化学習により探索するAuto Augmentの紹介を行う. 背景および目的 Data Augmentationは,問題(データセット)ごとに最適な適用方法の組み合わせ(解)が異なることが知られている. この問題を強化学習を用い…
Data Augmentationとは 一般的には,Data Augmentation(以下,DA)とは機械学習(Deep Learningなど)で性能を向上させるための技術のひとつである. 簡単な概要としては,学習用のデータに対し人工的なノイズなどを付加した画像を生成し,生成した画像を元…
sortedでkeyにlambda使った物をよく見かけるのでまとめておきます sorted((list or dict) key=lambda x: x[0]) こんなのです で使い方としては sorted(【リストor辞書】, key=lambda x: 【keyにしたい要素】) こんな感じです 例としては dictionary = [['な'…
多次元配列の各要素のある列の値を参照し,sortを行う場合の方法をまとる. from operator import itemgetter list1 = [[1,5,3], [6,4,8], [9,11,2]] print('ソート前:{}'.format(list1)) list1.sort(key=itemgetter(0)) print('ソート後(0番目の要素):{}'…
pythonのnumpyで最小二乗法で線形近似し傾き,切片,回帰式を取得したいと思います. ```python # -*- coding: utf-8 -*-import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt def main(): X = [1,2,3,4,5] Y = [1.1, 2.1, 2.8, 4.3, 5.1] A = np.array([X,np…
pythonでの複素数の取り扱い 研究の中でpythonで複素数を使うことが多々あるためまとめておきます. pythonでは複素数は簡単に取り扱うことが可能である. 虚数単位をjで表す.(Not i) c = 2 + 5j 以上です 複素数の極座標変換 cmath.polar()を使うと(絶対…
Google Colabを起動 自分のGoogleアカウントからGoogle Colabを起動して開いて下さい Google Drive>新規>その他>Colaboratory kaggle APIのインストール !pip install kaggle Kaggle API Keyをダウンロードする Kaggleを開いて自分のアカウントページを開…
squeeze()は,配列の中に次元数1があるならばその次元を削除する. 例えば (28, 28, 1)の場合は(28, 28)となる. 画像処理で(28, 28, 1)のチャネル部分を削減してnumpy.imshow() などの関数を使って,グレースケール画像を表示しようした際に便利
kerasで中間層の出力を取得 kerasでCNNの中間層を取得する方法は2種類存在する. ケース1 from keras.models import Model intermediante_layer_model = Model(inputs=model.input, outputs=model.get_layer("fc2").output) y = intermediante_layer_model…
目的:ラジコンの自動運転をすること 使ったもの ハード ラジコン:レゴ® マインドストーム® EV3 ラズベリーパイ3 カメラ:LOGICOOL C270 ソフト 言語:python DLライブラリ:Keras(on Tensorflow) その他:Opencv,numpy,paho-mqtt... システムの概要 今回用…
python等でプロジェクトごとに環境構築する prenvを用いた環境構築 prenv installsudo git clone git://github.com/yyuu/pyenv.git ./pyenvpathの設定 export PYENV_ROOT=$HOME/.pyenv export PATH=$PYENV_ROOT/bin:$PATH eval "$(pyenv init -)"pythonバー…
pythonのリストやnumpy配列でのスライスは i:j:n の形式で行います。 ここでi は開始インデックス、 j は終了インデックスを表しており、i以上でjより小さいインデックス(i <= n < j)でスライスされます。次に n ですが、これはステップ数を表しますが、ス…
# -*- coding: utf-8 -*- import math def main(): x = 5 y = math.sqrt(x) print(y) if __name__ == "__main__": main()
pythonでべき乗 5のべき乗を計算したい場合 # -*- coding: utf-8 -*- def main(): x = 5 y = pow(x,2) print(y) if __name__ == "__main__": main()
pythonで絶対値を計算したい場合 abs(またはabsolute等)を使う # -*- coding: utf-8 -*- def main(): a = -10 a = abs(a) print(a) if __name__ == "__main__": main()