2016年に作った資料を公開します。もう既にいろいろ古くなってる可能性が高いです。 （追記：新しい記事は 階層的クラスタリングとシルエット係数 をご覧ください。） 本実習では教師なし学習の一種である階層的クラスタリングを行ないます。 * 階層的クラスタリング とは何か、知らない人は下記リンク参照↓ * 階層的クラスタリングとは * クラスタリング (クラスター分析) まずはサンプルデータの取得から # URL によるリソースへのアクセスを提供するライブラリをインポートする。 import urllib # ウェブ上のリソースを指定する url = 'https://raw.githubusercontent.com/maskot1977/ipython_notebook/master/toydata/iris.txt' # 指定したURLからリソースをダウンロードし、名前をつける。 url
前回の記事の続きです。 参考:scipyで階層的クラスタリング 前回の記事で階層的クラスタリングを実行し可視化するところまで紹介しましたが、 今回は一歩戻ってlinkage関数の戻り値の中身を見てみます。 とりあえず、 linkage matrix をprintして結果を見てみましょう。 from sklearn.datasets import load_iris from scipy.cluster.hierarchy import linkage X = load_iris().data[::10, 2:4] print(X.shape) # (15, 2) # ユークリッド距離とウォード法を使用してクラスタリング z = linkage(X, metric='euclidean', method='ward') print(z.shape) # (14, 4) print(z) #
今話題のDeep Learning(深層学習)フレームワーク、Chainerに手書き文字の判別を行うサンプルコードがあります。こちらを使って内容を少し解説する記事を書いてみたいと思います。 (本記事のコードの全文をGitHubにアップしました。[PC推奨]) とにかく、インストールがすごく簡単かつ、Pythonが書ければすぐに使うことができておすすめです！ Pythonに閉じてコードが書けるのもすごくいいですよね。 こんな感じのニューラルネットワークモデルを試してみる、という記事です。 主要な情報はこちらにあります。 Chainerのメインサイト ChainerのGitHubリポジトリ Chainerのチュートリアルとリファレンス #1. インストール# まずは何はともあれインストールです。ChainerのGitHubに記載の"Requirements" ( https://github.
環境：OSX Yosemite 10.10.3 Python : 2.7 機械学習のライブラリscikit-learnを利用しようとしたとき $ pip install -U scikit-learn （省略） Successfully installed sklearn Cleaning up... で見事インストール成功かとおもいきや $ python Python 2.7.6 (default, Sep 9 2014, 15:04:36) [GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 6.0 (clang-600.0.39)] on darwin Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> from sklearn import datasets Traceb
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # インポート import numpy as np import scipy as py import pandas as pd import itertools as it ''' 作成 ''' # リスト作成 list_value = [10,11,12] list_value Out[374]: [10, 11, 12] # タプル作成 tuple_value = (10,11,12) tuple_value Out[375]: (10,
Machine Learning Advent Calendarです。 普段はGunosyという会社で推薦システムを作ってます はじめに 推薦システムに関する最近の文献を読むと結構な割合で出てくるMatrix Factorizartion(MF)と呼ばれる手法があります。 ざっくり言うとこの手法は協調フィルタリングにおける次元削減を行うことでよりよい推薦を行おうという手法であり、 Netflix Prize(100万ドルの賞金が賭けられた推薦システムのコンテスト)で最も成果を上げたモデルの一つでもあります。 本記事ではこの手法を紹介していきます。 協調フィルタリング まず協調フィルタリングについておさらいしましょう。 あるサービスで3人のユーザが５つのアイテムに対して5段階評価をしたとき、その評価値を以下のようにベクトルで表すことができます。
PyCon JP 2014 チュートリアル「PyData入門」のお知らせ | Librabuch 上記のエントリで告知した通り、2014年09年12日（金）に行われるチュートリアルの講師を務める御縁を頂いています。29枚あったチケットは完売のようで、若干プレッシャーの高まりを感じる今日この頃です。 さて、チュートリアル開催にあたり、利用するライブラリ群のインストール方法をOS毎に確認していたのでこちらにも備忘録として残しておきます。（参加者の方々には専用経路で別途ご案内差し上げます） 導入手順 共通 Windows版 Mac版 動作確認 導入したいもの 今回導入したいライブラリは下記の通りです。 NumPy Scipy Pandas scikit-learn matplotlib IPython 共通手順 Python3.4.1をインストールしてPATHを通しておきます。（手順問わず） p
2015-07-15 Tech Python Tech 機械学習 Pythonの機械学習・数値計算環境 (NumPy, SciPy, matplotlib, scikit-learn) をWindowsにインストール はコメントを受け付けていません。 あることをきっかけに機械学習に触れてみることになりました。 私の開発環境は OS が Windows 7 (64bit) です。 今回は Python 2.7 をインストールしようと思います。 Python の機械学習ライブラリ (具体的には、NumPy, SciPy, matplotlib, scikit-learn) をインストールするのに 何回かつまずいたので、自分が後々いつか再構成できるように環境構築をメモしておきます。 この記事を読まれた方の参考にもなれば幸いです。 インストール原則 大事です。これを守らないと大体失敗します。私は何
-----BEGIN PGP SIGNED MESSAGE----- Hash: SHA1 ========================== SciPy 0.16.1 Release Notes ========================== SciPy 0.16.1 is a bug-fix release with no new features compared to 0.16.0. Issues closed for 0.16.1 - ------------------------ - - `#5077 <https://github.com/scipy/scipy/issues/5077>`__: cKDTree not indexing properly for arrays with too many elements - - `#5127 <https://gi
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