スクレイピングでICMLの会議情報を一括取得してみた
概要 来週から始まるICML(international conference on machine learning)の準備のため、スクレイピングを用いて各イベントのスケジュールや概要を一括取得する… Read more »
PandasのPlottingの全メソッドを解説
概要 PandasにはDataFrameが持つplotの他にpandas.plottingというメソッド群を持っており、これを使うことで通常のplotメソッドとは一風異なったグラフを作成することができ… Read more »
D-WaveのLeapを使ってナップサック問題を量子アニーリングで解いてみた（その２）
概要 前回記事（以下）では、ナップサック問題を定式化し、量子アニーリングを用いて最適解を算出しましたが、n=5というまだ簡単な条件の時点で解が求まらなくなるという結果となりました。本記事では、最適化変… Read more »
D-WaveのLeapを使ってナップサック問題を量子アニーリングで解いてみた
概要 前回記事（以下）では、D-Wave社が提供する量子アニーリングの開発環境であるLeapのAPIをPythonを使って動作させるところまで確認しました。本記事ではさらに、NP困難な組合せ最適化問題… Read more »
D-WaveのLeapのサンプルプログラムをPythonで動作させてみた
概要 組み合わせ最適化問題に対するブレークスルーと思われる画期的な技術「量子アニーリング」が誰でも1分/月まで無料で使える環境「Leap」がD-Wave社から提供されました。早速使ってみようと思ったの… Read more »
NumpyのPolyfitにfit_interceptを追加して使う
はじめに Pythonで多項式近似を実施したいとき、一番簡単に使えるのはNumpyのPolyfit関数ではないでしょうか。ただ使っていてちょっと困ったのは、Excelでできるように、切片の値を0にでき… Read more »
Pandasのpivot_tableの全引数を解説
概要 カテゴリカル変数と連続変数の関係の分析に特に有効で、Excelでもよく使うピボットテーブルの機能ですが、Pythonのpandasでもpivot_tableというメソッドを使うことが出来ます。本… Read more »
JDLAのE資格を受験したので内容を整理してみた
概要 2018年9月29日にJDLA（日本ディープラーニング協会）が主催するJDLA Deep Learning for ENGINEER 2018を受験しましたので、E資格がどんなものか知りたい、受… Read more »
Google Colaboratoryの実体を探ってみた
概要 無料でGPU付きの計算環境を提供してくれるGoogle Colaboratoryですが、普段Jupyter Notebook等を利用している身として、まず思うところが「カレントディレクトリの画面… Read more »
KerasでLSTMを学習する手順を整理してみた
概要 以下の記事でChainerを使った場合のLSTMを学習する手順を整理しましたが、本記事ではKerasを使った場合について同様に整理してみました。結論から言うと、単純にLSTMを使いたい、と言うニ… Read more »