自調自考の旅 | Pythonを使ったデータ分析を実施したい方や、実施している方の役に立つ記事を書いていきます！

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 »

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 »

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 »

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 »

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 »

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 »

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 »

概要最適化計算を実施するときには往々にして勾配が必要になりますが、微分の解析解が求められない場合、数値微分をすると計算が遅い自動微分を自分で実装するのは大変という問題があり、数値微分で妥協する… Read more »

概要 Pythonを使ったブログを書いていると、「ブログだけではなく、自分の作ったアプリを公開したい！」という思いに駆られるのですが、それを公開するための環境を整えるのが大変だったりお金がかかったりで… Read more »

概要ディレクトリの中に大量のファイルや深い階層のデータがある場合、その構成がどうなっているかを探るのは大変ですよね。そこでPythonの関数を使ってツリー構成を取得し、さらに各ファイルのサイズや作成… Read more »