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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? -2. 解説放送 こちらの記事の解説放送です。 https://www.youtube.com/watch?v=-DbQqP7iZSE -1. 私は誰？ 秋田で 群知能(おそらくメイン)競技プログラミング(趣味)DeepLearning(来年からやりそう) を主に研究している学生のガナリヤです。 環境構築・プログラミング言語の理解を苦手としています。 随時更新していきます！ 0. はじめに 群知能という最適化分野は、海外だとメジャーですが、日本ではかなり影が薄い分野です（工学系の方が多いので数理最適化などが多いのかもしれません）。
📗 この記事の目的Pythonの代数演算ライブラリSymPyと 数値計算用のライブラリであるSciPyやNumPyとの組み合わせが強力であることを示す例として、二重振り子を数値計算で解くということを試みます。 ↓二重振り子 引用元 実は、その単純な見た目からは想像できないほど、二重振り子の極座標での運動方程式は 非常に複雑です。 難しいことで有名な力学の教科書である ランダウ・リフシッツ 力学 でも出てくるぐらい有名な練習問題の一つです。 今回は、Pythonを使ってマシンパワーで、サクッと極座標の運動方程式の導出をしてしまおうというわけです。 注意点 今回の記事は、ゴツイ数式が大量に出てきます。 苦手な方は、最後のGIFアニメーションだけをご覧ください。 あと、**解析力学の知識（特にラグランジアン）**を前提としています。 ただ、知らない方も、今回の記事は、SymPyでの代数演算と
News¶ 2019/12/06: 講義資料Ver 1.1を公開（2019年度版） 2018/12/17: 講義資料Ver 1.0を公開（2018年度版）本講義資料について¶本ページは 日本メディカルAI学会公認資格：メディカルAI専門コースのオンライン講義資料（以下本資料） です．本講料を読むことで，医療で人工知能技術を使う際に最低限必要な知識や実践方法を学ぶことができます．本資料は全てGoogleColaboratoryというサービスを用いて執筆されており，各章はJupyternotebook (iPythonnotebook)の形式（.ipynb）で以下のリポジトリにて配布されています（notebooksディレクトリ以下に全ての.ipynbファイルが入っています）： japan-medical-ai/medical-ai-course-materials 想定受講者¶ 受
Home »Blog » Using a Keras Long Short-Term Memory (LSTM) Model to Predict Stock Prices Editor’snote: This tutorial illustrates how to get started forecasting time series with LSTM models. Stock market data is a great choice for this becauseit’s quite regular and widely available to everyone. Please don’t take this as financial advice or useit to make any trades of your own. In this tutorial, w
GraalVM・GraalPythonとはGraalVMは2018年4月27日にOracleから公開された仮想マシンです．GraalVM is a universal virtualmachine for running applications written inJavaScript,Python,Ruby, R, JVM-based languages likeJava,Scala, Clojure,Kotlin, and LLVM-based languages such as C andC++.GraalVMはJavaScript,Python,Ruby,R,JavaやScala,Clojure,KotlinのようなJVMベースの言語，CやC++のようなLLVMベースの言語で書かれたアプリケーションを動かすための仮想マシンです． ちょっと何を言ってるかわから
TL;DR 主成分分析で標準化（標準偏差で割る）するのが必ずしもいいとは限らない それどころか標準偏差で割ることの悪影響もある 標準化すべきかどうかは、どこで主成分分析を使うか（可視化として使うのか、パイプラインとして使うのか）によっても異なるからそこをちゃんと考えましょう 主成分分析にも標準偏差で割る例と割らない例がある 「主成分分析をする際には標準化（正規化）をしましょう」と言われることはよくありますが、実はよく探すと割っている例と割っていない例があります。どちらで説明しているかは学者の間でも意見が分かれているようです。主成分分析を実行する前の変数変換を、 ケース1：平均だけ引く $X-\mu$ ケース2：平均で引いて標準偏差で割る $\frac{X-\mu}{\sigma}$ とする2通りです。大学が出している資料を見てみましょう。ケース1はオタゴ大学が出しているPDF 12ページ目
各点に次数の条件を付けることで、タイルを回転してできるという条件をうまくグラフ理論の言葉に置き換えできたかのように思えます。 しかし、点の次数が2と対応するタイルは2種類あり、次数の条件だけではタイルを区別できる条件とはなっていません。 L字タイルとI字タイル 点の次数が2と対応する2種類のタイルを、L字タイル、I字タイルと名付けて呼ぶことにします。 L字タイルとI字タイルの上にある点には次数2という条件に加え、もう少し条件を付けましょう。 I字タイルの上にある点の周りの辺は、下図のどちらかになっています。 同様にL字タイルの上にある点の周りの辺は、下図のどれかになっています。 条件は上のもので正しいのですが、Graphillionでは「どれか」といったOR条件を付けるよりもAND条件を付ける方が簡単な都合上、L字タイル、I字タイルのお互いの条件を否定した条件を付けると良いです。 I字タイ
Watch Now This tutorial has a related video coursecreated by the RealPython team. Watchit together with the written tutorial to deepen your understanding: LearnText Classification WithPython and Keras Imagine you could know the mood of the people on the Internet. Maybe you are not interested inits entirety, but only if people are today happy on your favorite social media platform. After this
性能計測してみました どんなデータを使って計測したか 以下のようにJupiterNotebookを使ってサンプルコードを作成しています。 データのバリエージョンは、 カーディナリティの低い数値 カーディナリティの低い文字列 ランダムな数字 ランダムな文字列 ソートされた数字 ソートされた文字列 実際に動かし読み書きにかかった時間を集計して、読み取りのパフォーマンスを計測しています。 圧縮について計測 Parquetでは透過的に様々な圧縮アルゴリズムが利用可能 現時点の0.9では snappy, gzip, brotli にて検証しました 今後、0.10では lz4, zstd をサポートしそう データの量やデータの性質によって、圧縮率と読み書きの速度はどう変わるか？（対CSVで計測） 計測環境はMacBook 2017（メモリ16GB、SSD）、Python3.5 スワップが生じない範囲で
tslearnとは 時系列分析のための機械学習ツールを提供するPythonパッケージで、scikit-learnをベースとして作られているみたいです。 主な機能として、クラスタリング、教師ありの分類、複数の時系列を重ねた際の重心の計算ができたりします。 今回使用するに至った一番のモチベーションは、波形や振動などの時系列データに対してクラスタリングできるというところです。 tslearnインストール pipコマンドでインストールできます。 Kshapeというクラスタリング手法 今回tslearnで使用するモジュールとして、Kshapeというクラスタリング手法を時系列データに適用していきたいと思います。 Kshapeは2015年に下記の論文で提唱された方法で、以下の流れで実行されるアルゴリズムになります。 相互相関測定に基づいた距離尺度を使う（Shape-based distance: SBD
Update 28 Feb 2019: I added a newblog post with a slide deck containing the presentation I did for PyData Montreal. Introduction Short intro toPython extension objects in C/C++ Zero-copyPyTorch Tensor to Numpy and vice-versa Tensor Storage Shared Memory DLPack: a hope for the Deep Learning frameworks Babel Introduction This post is a tour around thePyTorch codebase,it is meant to be aguide f
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフーTechBlog はじめに 検索技術の菅原です。 以前にこのTechBlogで紹介されたNGT（Neighborhood Graph and Tree）という高速な近傍探索を実現するソフトウエアのpython用インターフェースが公開されました。pythonは機械学習のライブラリが多く公開されており、より手軽にNGTを組み合わせて使うことができるでしょう。 そこで今回はword2vecのベクトルを近傍探索する実践的な内容を紹介します。word2vecを扱うライブラリとしてgensimを使用します。word2vecやgensimの詳しい説明は省略しますが、分からなくてもpythonの文法を知っていれば理解できると思います。今回使用した環境はMacBo
今日はPython (Pandas)で高速にCSVを読むことに挑戦したいと思います。 Kaggleに参加するたびに、イライラしていたので各実装の白黒はっきりさせようと思います。 R使いが羨ましいなぁと思う第一位がCSV読込が簡単に並列出来て速いことなので、 なんとかGILのあるPythonでも高速に読み込みたいと思います。 ただ、この検証ではコーディング量が多いものは検証しません。CSV読込は頻出するので、フットワークの軽さが重要です。（オレオレライブラリ嫌い） Pickleは早いけど。。。 結論はDask使おう！ 検証環境 データ 速度検証 pandas.read_csv() pandas.read_csv() (dtype指定) pandas.read_csv() (gzip圧縮) numpy.genfromtxt() pandas.read_csv() (chunksize指定 +
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