MacへのPython+jupyter環境構築(M1 mac対応) macにhomebrewをインストール homebrewの公式ページにアクセスしてInstall Homebrewのコマンドをターミナルにコピペして実行 homebrewのPATHを通す(Next stepsで出てくるコマンドを実行するだけ) "Operation not …
頻出 I agree with (someone) vs I agree on (topic) confidential information 新出 demotivate・・・モチベーションを下げる。e.g., If they have to clean after work, they'll be demotivated. People show their personalities (personal taste). 専門…
jupyterlabのタブのsettings->Advanced Setting Editor->Keyboard ShortcutsのUser Preferencesに下記を貼り付ける。 {"shortcuts": [ { "command": "notebook:enter-command-mode", "keys": [ "Escape", ], "selector": ".jp-Notebook.jp-mod-editMode", "d…
レッスン時に使える表現 Wat do you mean? = Care to explain? 意見聞く What should we ...? What should we put on the front door? Where do you think ...? Where do you think the reception area should be? 意見を述べる I think ... I'm sure ... 確…
単語 a foreman = a project leader フレーズ I was wondering if you could help me. https://nic-english.com/phrase/i-was-wondering-if-you-could-help-me/ I should've introduced myself.（先に自己紹介すべきだった（反省）） https://www.fruitfulen…
GABAの体験レッスンでレベルチェックしてきました。 レベルチェックの結果、Business level 4からスタートになりました。 以下はテストのフィードバックです。 Goals（目標） Improve listening Make better output in discussions Strong Points（長所・強…
本日開催されたABC141のD問題までの解法について書きます。 A: Weather Prediction 特に工夫はなく、if文を連打してAC S = input() if S == 'Sunny': print('Cloudy') elif S == 'Cloudy': print('Rainy') elif S == 'Rainy': print('Sunny') B: Tap Dance …
ABC123のB問題、"Five Dishes"のPythonでの解法を記載します。 方針 10の倍数でしか注文ができないという制約があるので、下1桁が1が最大の注文ロスになることがわかります。 また、最大の注文ロスとなる料理以外は基本的に順番は問わないと考えられるため、…
今回は比較的シンプルなアイテムベースの推薦アルゴリズムながら、比較的良い推薦精度を示すSlope One予測について説明します。 概要を説明して、数式での説明を加えて、Pythonで実装するという流れで進めます。
情報検索や推薦システムで使用される潜在的意味解析について説明します。また潜在的意味解析の一手法である特異値分解をPythonで実装します。
amazonやNetflixのレコメンドに用いられている推薦システムのうちユーザーの類以度を用いてレコメンドする手法であるユーザーベースの協調フィルタリングについて説明します。
pandasにおいてすべての行でフラグ１が戦闘に来るようにシフトしたい。
numpyのarrayで複数の要素が配列内に存在するかを判定する。これを実現するために、numpy.arrayで複数の要素をリスクで渡して、真偽値行列を作成する。
勾配ブースティングのライブラリであるLightGBMをubuntu18.04にインストールします。LightGBMとはMicrosoftが開発したライブラリで、Kaggleの上位にもよく食い込んでいます。
2つの同じ長さのnumpy.arrayを用いてそれらを列に持つpandasのDataFrameを作成します。
PandasのDataFrameから特定の値を持つ行を削除する。DataFrameの特定の行に含まれている値を指定して、それ以外を抽出する方法で実現します。
２時点間の緯度、経度、高度が与えられたときに簡易的に２時点間のローカルな位置関係を求めます。 緯度・経度・高度といった情報ではローカルな２時点間の関係性が分かりづらく扱いづらいので、変換します。 具体的には、２時点間の距離とある時点からもう…
atomのプラグインであるPlatformio Ide Terminalを起動して、paneとの間を移動する方法を説明します。 atomのインストール atomは以下のサイトから自分の環境に合わせてインストールしてください。 環境 ubuntu18.04 Platformio Ide Terminal atomでターミナ…
与えられた時系列データが何かによってデータの取り扱いが変わります。定常過程と単位根過程の違いを明らかにして、単位根過程の検定でよく用いられる拡張Dickey-Fullar(augmented DicKey-Fullar test; ADF test)を取り上げます。
時系列データの重要概念である低情勢について取り上げます。定常性とは、大雑把にいうと時系列モデルの性質です。定常性は同時分布だったり基本統計量に関して時間的に不変であるという性質を表現したものです。
沖本本のアウトプットを共有目的と自分用のメモ目的で書きます。 時系列分析の目的 時系列分析の目的は、複雑な観測データが持つ多様な特徴のうち 分析者にとって重要な特徴のみを簡単に表現できるモデルを構築することです。 このように作成したモデルを基…
pythonとSeleniumを用いてWebページのデータを自動で取得する方法を紹介します。SeleniumはWebブラウザの自動操作ライブラリです。Seleniumを用いることで人間がWebブラウザ上で行う作業を自動化することができます。
Think PadにUbuntuを入れて開発するにあたってThinkPadのトラックポイントの速度・感度を調整する方法について取り上げます。
時系列分析をやっていく上で最初に必要となる知識をまとめています。基本は沖本本を参考にしながら進めています。時系列分析は、時系列データから意味を抽出するプロセスです。
ubuntu18.04LTSで頻繁にwi-fiが切断される場合の対処法について取り上げます。
