Python– tag –
-
Python – コードの実行時間を計測する方法
Python の time モジュールは Jupyter Notebook のマジックコマンドで、コードの実行時間を計測する方法について紹介します。 -
pandas – head、tail で DataFrame の一部を表示する方法
DataFrame、Series の先頭、末尾 行を抽出する head、tail の使い方について解説します。 デフォルトはいずれも5行ずつとなっています。DataFrame の各列がどのようになっているかを素早く確認したい場合に利用します。 -
Jupyter – .ipynb_checkpoints が作成される場所を変更する方法
Jupyter Notebook / Jupyter Lab を使用した際に、自動生成されるチェックポイント .ipynb_checkpoints が生成される場所を変更する方法を紹介します。 -
統計学 – Python で学ぶ 最尤推定法
最尤推定 (Maximum Likelihood Estimation / MLE) について、Python で動かしながら理解することを目的とした記事になります。 -
機械学習 – カテゴリ変数を整数や one-hot 表現に変数する方法
カテゴリ変数を数値に変換する方法として、順序エンコーディング (Ordinal Encoding) とワンホットエンコーディング (One-hot Encoding) を解説します。 -
PRML – 「1.1 多項式曲線フィッティング」の Python 実装
「パターン認識と機械学習 上 (PRML)」 の「1.1 例: 多項式曲線フィッティング」に記載されている内容を Python で再現したコードになります。 書籍に記載されている説明は省略しているので、PRML と合わせて読むことが前提の記事です。 -
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。
