lecture Python入門で気をつけるポイント（1）知っておきたい決まりごと
Python文法の入門編段階で気をつけておくポイントです。
Pythonの語源はニシキヘビではなく、イギリスの代表的なコメディグループのMonty Pythonのコメディ番組「空飛ぶモンティ・パイソン」です。
とはいえ、ニシキヘビはロゴ...
lecture
lecture lecture Pythonの関数についてもう少し詳しくなる
フィボナッチ級数を任意の数値まで書き出す関数を定義することで関数の基本を勉強します。
ネタ元はO'REILLYのPythonチュートリアル 第3版です。
作者はGuido van Rossum氏でPythonの生みの親です。また本の...
lecture Python リストの内包表記について
内包表記を覚えるとfor in 文を使った処理を簡単に書き換えることができます。
リストの内包表記
例えば、空のリストに1から5までの整数のリストを作成するとします。
for in文を使うと次のようになります。
...
AI 機械学習のためのデータ準備 CSVデータの読み込みとデータの確認と欠損値の確認
機械学習をする場合にまずデータを準備しますが、csv形式でデータが準備される場合も多いと思います。
データの確認や加工が簡単になるpandas形式で読み込むのがスタンダードになります。
必要なライブラリをまず読み込んでおきます。
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AI PandasのDataFrame作成と結合方法
Pandasは機械学習やディープラーニングを行う上で、データの前処理など頻繁に使用します。
まずは徹底して使いなれるようにしましょう。エクセルを扱うよりもPandas を扱う方が楽だと思えるようになるまでいじり倒しましょう。
Data...
AI 混同行列と性能評価指標
学習済みモデルが、どの程度良いか判定するする指標を性能評価指標といいます。
そこで登場するのが混同行列です。
混同行列について
余談ですが、普通に「こんどうぎょうれつ」と入力すると「近藤行列」と変換されてしまい、「混同行列」= 「...
AI numpy.ndarray型とPandas DataFrame型との相互変換する方法
Scikit-learnで機械学習する場合に、numpy.ndarray型とPandasのDataFrame型をそれぞれ変換したくなるケースがあります。
Scikit-learnが用意しているdatasetを活用するとデータ形式がnump...
HTML&CSS SNS対策でOGP設定をする
WebサイトでSNS対策をする場合はOGPの設定をしておきましょう。
OGPとは、Open Graph Protocol(オープン・グラフ・プロトコル)のことです。
Facebookやtwitter、などのSNSでシェアされた時に「...
AI BeautifulSoupを使ったスクレイピング（1）
BeautifulSoupを使うと簡単にスクレイピングが行えます。
この名前は不思議の国のアリスで出てくる詩からつけられました。
確かに美味しいスープです。
beautifulsoup4の導入
ターミナルなどからpipでインスト...
lecture スプレッドシート（エクセルなど）で統計分析（4） 重回帰分析の方法
線形回帰モデル (Linear Regression) とは、回帰式を用いて、説明変数の値から目的変数の値を予測するモデルです。
説明変数が2変数以上の場合「重回帰分析」と呼ばれます。
重回帰分析を行う上でのポイントは「要因分析」と「予...