Beyond the State-of-the-Art

最先端を超えたいと思ってる(大嘘)エンジニアのブログ

PythonでClickHouseのSELECT結果をpandas.DataFrameに入れる

Qiitaからの移植です。 はじめに ClickHouseとはカラム指向型DB管理システムの1つです。日本ではまだまだマイナーな存在【要出典】です。詳しくは、公式サイトを見たり、Qiita内を検索したり、Google先生を頼ったりして、調べてください。 今回は、Pythonで …

Go初心者がGoでk-meansを実装してみた

Qiitaからの移植です。 Goの勉強として、クラスタリングの手法の1つであるk-meansを実装してみました。今回は簡単のため、2次元平面上に点の集まりをクラスタリングしました。 Go初心者なので変な書き方があるかと思いますが、そのときはコメントでご指摘お…

KaggleのTitanic問題をFactorization Machinesで解く

Qiitaからの移植です。 Factorization MachinesでKaggleのTitanic問題を解いてみたので、メモとして解いた手順をここに残そうと思います。 Factorization Machinesとは Factorization Machines (FM)は機械学習の手法の1つです。ざっくり説明すると、疎な学習…

Deep Learningをゼロから作ることにした(その2)

下記の本の勉強の続きです。今回は3章をフォローしたので、所感などを書きます。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装作者: 斎藤康毅出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2016/09/24メディア: 単行本(ソフトカ…

Deep Learningをゼロから作ることにした(その1)

最近Kerasを使って試しにLSTMでcos曲線を予測するというのをやってみたのですが、deep learningについては雲を掴むような感じで何もわかりませんでした。 そこで、deep learningの原理から実装までをひと通り知るために、次の本を読みながらdeep learningを…