[ GCP ] 自分の声を録音して自動で文字に起こしてみる( Cloud Speech-to-Text API )
本記事ではGCPでAPIとして提供されている Cloud Speech-to-Text サービスを使用して、音声データから文字起こしを行なってみたいと思います。 今回はテスト音声として自分の声を...
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【機械学習】ラッソ回帰・リッジ回帰について メモ
機械学習で使用することを前提に、ラッソ回帰およびリッジ回帰についてまとめていきます。数式は省きます（わからないので）。概念だけ。 ど文系が書いていますので、何か誤りなどがあれば指摘していただける...
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[kaggle翻訳]Titanic Data Science Solutions(Manav Sehgal) (4)
Kaggleのチュートリアルとして公開されているTitanic問題に対する素敵な解答を提出されている方がいたので、（データ分析と英語の）勉強を兼ねて翻訳してみます。 私はデータ分析も英語も特に出...
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[kaggle翻訳]Titanic Data Science Solutions(Manav Sehgal) (3)
Kaggleのチュートリアルとして公開されているTitanic問題に対する素敵な解答を提出されている方がいたので、（データ分析と英語の）勉強を兼ねて翻訳してみます。 私はデータ分析も英語も特に出...
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[kaggle翻訳]Titanic Data Science Solutions(Manav Sehgal) (2)
Kaggleのチュートリアルとして公開されているTitanic問題に対する素敵な解答を提出されている方がいたので、（データ分析と英語の）勉強を兼ねて翻訳してみます。 私はデータ分析も英語も特に出...
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[kaggle翻訳]Titanic Data Science Solutions(Manav Sehgal) (1)
Kaggleのチュートリアルとして公開されているTitanic問題に対する素敵な解答を提出されている方がいたので、（データ分析と英語の）勉強を兼ねて翻訳してみます。 私はデータ分析も英語も特に出...
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[GCP] Datalab の起動方法
Datalabとは Datalabとは、GCEの仮想マシン上で動作する、Jupyterをベースとしたインタラクティブツール。 クラウド上で実行されるため、ブラウザさえあればどこからでもアクセ...
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tweepy.api めも //UserオブジェクトとStatusオブジェクトについて
Twitter API の tweepyについての覚書。 公式リファレンスをもとにしていますが、一部説明を割愛しているところもあります。 サンプルコードは自前です。 まえじゅんび import ...
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SQLチューニングについて(2) オプティマイザのインプット情報について
オプティマイザのインプット情報とは DBの頭脳であるオプティマイザは、処理の実行計画を算出する際にある情報を参考にします。それがインプット情報です。 インプット情報とは一種類の情報ではな...
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SQLチューニングについて(1) SQLチューニングの目的と方法
SQLチューニングとは 性能の悪いSQLを発見し、その処理過程を改善することを指します。 実行したい一つの処理に至るためにとることができるSQLアプローチは数多くありますが、性能という点でも...
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【機械学習】パラメータチューニングについて
今回はパラメータチューニングについてまとめます。 パラメータチューニングとは パラメータとは機械学習モデルにおける設定値や制限値のこと（ハイパーパラメータとも）。 モデルが最適解を出せるパラメー...
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【機械学習】RFEを用いた特徴量の選別
今回はRFEを用いた特徴量の選別についてまとめます。 RFEとは Recursive Feature Elimination の略。再帰的特徴消去。 特徴に重みを割り当てる外部推定機（ランダムフ...
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【機械学習】データ前処理 -文字列・欠損値の変換などについて
機械学習におけるデータの前処理についてのメモです。 データ前処理の必要性 機械学習でモデルにデータを渡す際には、データの全てが数値であることが求められる。しかし現実のデータが全て綺麗な数字のみで...
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ユニコードエスケープ形式文字(¥u3042 etc)のデコード方法
ユニコードエスケープ文字のデコード方法についてのメモ。 結論 JDKに用意されている native2ascii に reverse オプションをつけて使用する。 native2ascii nat...
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【機械学習】勾配降下法の使い所から実装までまとめ
勾配降下法についての個人的まとめです。 なるべく丁寧にまとめたつもりですが、お気付きの点があったら是非ご指摘ください。 勾配降下法とは ネットに転がっていた、様々な説明を抜き出してみます。 ・最...
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numpy についてのメモ
numpy についての個人的メモです。 わからなかったメソッドや変数を都度メモしていきます。 shape 配列の大きさを調べる。 shape 行列の大きさを調べる shape[0] 行列の行数を...
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【機械学習】ロジスティック回帰の実装
ロジスティック回帰による分類を実装します。 参考にした文献は以下のものです。 「機械学習を理解するための数学のきほん」 著：立石賢吾 ロジスティック回帰とは ロジスティック回帰（ロジスティックか...
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【機械学習】 パーセプトロンの実装
パーセプトロンによる分類を実装します。 コーディングする上で参考にした図書は以下です。 「機械学習を理解するための数学のきほん」 立石賢吾著 分類とは 標本データを２値、あるいは多値に分類する手...
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【機械学習】ランダムフォレストについて メモ
ランダムフォレストという概念についてのメモです。 ど素人によるまとめなので誤りなどあるかもしれません。その時は指摘していただけると嬉しいです。 ランダムフォレストとは ランダムフォレスト（英: ...
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【機械学習】最小二乗法について メモ
機械学習で使用することを前提として、最小二乗法についてまとめます。 ど文系のメモなので、誤りなどあったら指摘していただければ嬉しいです。 最小二乗法とは 最小二乗法(さいしょうにじょうほう、さい...
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