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線形サポートベクトル分類器で画像認識するテスト
2019/06/03 -NumPy/Pandas, Python
はじめての機械学習, 日々の学び線形サポートベクトル分類器で画像認識する流れを理解したので、 定着させるために記事にしてみます。 当然、モデルの数学的な理解がないとモデルを解釈することは不可能だし、 正しいハイパーパラメータを設定す …
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NumPy vector operations, universal functions, matplotlib, 3項演算, 次元削減
2019/06/02 -NumPy/Pandas, Python
やりなおしプログラマuniversal functions ndarrayの全ての要素に対して基本的な計算を実行する。 以下オペランドが1つの単項universal functions。 abs,sqrt,square, …
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NumPy ndarray assignment, vector operation, indexing, slicing, bool indexing, transposition
2019/06/01 -NumPy/Pandas, Python
雑な学び大規模高速計算を前提にC言語との接続を前提にしていて、配列処理に寄せることになる。 ndarrayで確保するメモリはPythonとは別(プロセス?)で確保される。 一通り流してみる。 shape()で …
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Dictionary
Dictionaryの基本 いわゆるKey-Valueのことを”Mapping”と呼ぶ。 PythonのDictionaryはハッシュで実現されている。 キーにはハッシュ可能オ …
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String
Stringの基本 他の型をStringに変換する。
1234a = 100b = 3.14c = str(a) + '/' + str(b)print(c) # 100/3.14スライスで参照できる。 [crayon-67449316d3a9e7791402 …
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Collection…Sequence,Slice,List,Tupple
Sequence,Slice 初めてPythonを触ると地味に取っつきにくい構文が現れるけども。 序数によるアクセスの他、範囲を指定してリストを得られる。 負の序数を指定すると後ろから数える。負のスラ …
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NP困難な分類問題を代理損失の最小化に帰着させる話
機械学習の分類問題の中心にある決定境界の決定方法について かなり要領を得た説明を聞いて理解が2段階くらい先に進んだのでまとめてみます。 データが与えられただけの状態から決定境界を決める問題はNP困難で …
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Reference,unpack,同時代入,変数の削除,3項演算子
Reference 変数はオブジェクトの参照。ということなので、オブジェクトのidを確認してみる。
123456789101112hoge = [1,2,3,4]fuga = hogeprint(hoge) # [1,2,3,4]print(fuga) # [1,2,3,4]print(id(hoge)) # 4359573320print(id(fuga)) # 4359573320hoge.append(5)print(hoge) # [1,2,3,4,5]print(fuga) # [1,2,3,4,5]代入したときにどうなるか。新しい箱 …
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PythonでUpcast/Downcast出来ない件と多態性のサンプル
継承・カプセル化・多態性 オブジェクト指向の必須要素はこれ。継承、カプセル化・多態性。 異種リストを書けば全部試せるので試してみる。 多態性実現のためにオブジェクトのUpcast/Downcastを調 …
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Laravel Accessor/Mutatorを使って透過的にフィールドを暗号化/復号するサンプル
DBに入っているデータを決まった書式/形式に変換して表示したり、 逆に逆変換して保存する例は多いかと思います。 変換,逆変換の実装方法は以下みたいな感じかと..。 いずれも変換/逆変換の存在を忘れて仕 …