Python– tag –
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pandas – filter で条件で行を抽出する方法
説明をかく -
機械学習 – 特徴量のスケーリングについて
scikit-learn を使った特徴量のスケーリング方法について解説します。 -
機械学習 – 精度、適合率、再現率、F値について
精度 (Accuracy)、適合率 (Precision)、再現率 (Recall)、F値 (F-Measure) について解説します。 -
機械学習 – 混同行列、真陽性、真陰性、偽陽性、偽陰性について
クラス分類モデルを評価するときに使用する混同行列、真陽性 (TP)、真陰性 (TN)、偽陽性 (FP)、偽陰性 (FN) について解説します。 -
回帰モデルの評価指標まとめ – MSE、MSLE、MAE、決定係数など
回帰モデルを評価するときに使用する評価指標をまとめました。 -
numpy – sum、prod、cumsum、cumprod の使い方
NumPy の総和、総乗、累積和、累積積を計算する関数について解説します。 -
JupyterLab – 拡張でインストールできるテーマ一覧 まとめ
JupyterLab はデフォルトで「JupyterLab Light」と「JupyterLab Dark」の2種類のテーマが利用できますが、Extension Manager よりテーマをインストールすることで、その他のテーマを使用することもできます。 本記事では、拡張としてインストールできるテーマ一覧を画像付きでまとめました。 -
Python – Windows 上に VS Code で Python の開発環境を構築する方法 (2020年版)
公式の Python インタプリタとエディタ Visual Studio Code を使用し、Windows 上に Python の開発環境を作成する方法について紹介します。 -
OpenCV – NumPy 形式の画像を Jupyter Notebook にインライン表示する方法
Jupyter Notebook では、Pillow の PIL Image 形式の画像は自動でインライン表示されますが、OpenCV で扱う NumPy 形式の画像は、配列の値がそのまま表示され、画像として表示されません。本記事では、Jupyter Notebook 上で NumPy 形式の画像をインラインで表示する方法について紹介します。 -
matplotlib – eventplot の使い方
matplotlib のイベントを線で可視化する eventplot() の使い方について紹介します。 -
numpy – loadtxt、savetxt の使い方
テキストファイルからデータを読み込む numpy.load() 及び配列をテキストファイルに保存する numpy.save() の使い方を解説します。 -
numpy – diag、diagflat、tri、tirl、triu の使い方
NumPy の指定した行列から上三角行列、下三角行列、対角行列を作成する及び対角成分を取得する関数を解説します。
