XGBoostでOptunaを使う
概要 Optunaを使ってXGBoostのハイパーパラメータ探索をしてみる。 インストール pip install optuna コード概要 import xgboost as xgb impo...
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PycharmでAWSのインタプリタを利用する
やること AWSのインスタンスのインタプリタを使って、ローカルのpycharmで開発！ 背景 特定のモジュールをインストールするのが困難を極めるとき、既にインストールされているAWSのAMIやd...
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Pytorchでtensorboardを利用する
はじめに pytorchでの学習結果をtensorboardで確認するための手順。 環境 python==3.6.3 pytorch==0.4.0 tensorflowとtensorboardX...
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BTOのGPU搭載マシンの設定で詰まったところメモ
これなーに Deep Learningを動かす時に、これまでAWSを使っていたけど、毎月10万近く払うなら、GPU買った方が良いと思い購入。 OSをubuntuにして、cuda入れてごにょごにょ...
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jupyterとかnumpyとかメモ
環境設定 pyenv install anaconda3-2.1.0 {~/.bash_profileに追加する設定} eval "$(pyenv init -)" # python3のanac...
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DataFrame(pandas)とかseabornの覚書
DataFrameの覚書 {.py} # インポート from pandas import DataFrame # tsvの読み込み dframe = pd.read_csv('data.tsv...
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pythonで並列処理
並列処理したい bigdata系の処理をしていると、処理が遅すぎて泣きそうになることが多々。 inのファイルを分割して同じファイルを呼んでもいいけど、もっとスマートにやりたい。 シングルプロセス...
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kerasでtrainとvalidationのTensorboardの出力を分ける
これなーに keras便利ですよね〜 モデル作って、精度のカーブをtensorboardで確認っと・・・ trainとvalが別れてグラフにプロットされてて、ちょっと見づらい。。 特にover...
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flaskで簡単なwebアプリ作成
やるサイト virtualenvでflask用の環境用意 virtualenvのインストールと使い方はここ参照。 $ mkvirtualenv flaski $ workon flaski イン...
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dockerメモ
Dockerメモ備忘録（常に追記） dockerコンテナ取得 docker pull kaixhin/cuda-caffe # https://hub.docker.com/に色々ある dock...
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AWSでjupyter
これなーに GPUが無いローカル環境でディープラーニングをやろうとすると、遅くてストレスマッハ。 一方GPUを簡単に使えるAWSでやろうとすると、IDEの無い状態(vimやemacs)でコードを...
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Caffe2をインストールしてみる
何をするか？ FacebookとNVIDIAが協働して、Caffe2なるものを作ったみたい。参考 chainerやtensorflow、keras、など便利なOSSがいっぱい出たけど、個人的には...
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openCVで物体認識 by traincascade
何をするか？ こういうのやりたい。 すなわち、写真の中に検出したいものが写っていたら、その座標を特定する。 どうやってやるか？ openCVで、HOG特徴量(輝度の勾配で作る特徴量)やHaar-...
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ナイーブベイズ（多クラス分類）
ナイーブベイズとは 多クラス分類用。スパムメールの分類とかに使われているのが有名。 ベイズの定理を使ったクラスに属する確率算出 yを目的変数、x($x_{1}$〜$x_{n}$)を説明変数とする...
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決定木とランダムフォレスト
決定木とは 目的変数に属する確率を複数の説明変数の組み合わせで算出する方法。 イメージは以下で、Yes/Noなどの条件に属するかどうかで確率を算出する。 ランダムフォレストとは ランダムフォレス...
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ベイズの定理
ベイズの定理とは 以下の式で表す、Bが起こった条件のもとでAが起こる確率が計算できるというもの。 $P(A|B) = \frac{P(B|A) P(A)} {P(B)}$ 真髄は、等号の左右で$...
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SVM（多クラス分類）
SVMとは Support Vector Machineの略。 学習データを用いて複数のクラスを分類する線を得て(学習モデル作成)、未知のデータ属する分類を推定する方法。 SVMでの分類の概要 ...
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K近傍法(多クラス分類)
K近傍法とは KNN(K Nearest Neighbor)。クラス判別用の手法。 学習データをベクトル空間上にプロットしておき、未知のデータが得られたら、そこから距離が近い順に任意のK個を取得...
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ロジスティック回帰
ロジスティック回帰とは 線形回帰と似ているが、目的変数が2値のときに利用する。 例えば、この人は商品を購入するか否か、棒に当たるか否か、引っ越すか否か、転職するか否かなどなど。 予測モデルを、以...
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線形回帰
線形回帰とは 説明変数(予測に利用するデータ)を使って、目的変数(予測するデータ)を予測する線形関数(予測モデル)を作る手法。 予測するためには予測モデルを作るための学習が必要。=教師あり学習 ...
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