pythonのライブラリでおなじみ、scikit-learnで主成分分析をする方法。 最終的には累積寄与率をプロットできるようにしたい。 タスクとしては基本的な手書き文字認識を題材にする。 基本 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set_style("whitegrid") import sklearn.decomposition # PCAで使うはこれだけ import sklearn.datasets data = sklearn.datasets.load_digits(n_class=5) # sklearnに付属の手書き文字データ pca = sklearn.decomposition.PCA(n_components=2) pca.fit(data.data) ここで用意したデータはscikitl
scikit-learn + クラスタリングに関してはこのブログのだいぶ初期にちょっとだけ触ったのですが、今にして思うと説明不足感が否めないですし、そもそもこれだけじゃ scikit-learn を思い通りの目的にあわせて使えないという意見もあるかと思います。そこで改めて scikit-learn による基本的なクラスタリングについて説明していきます。 といっても基本的な話としては本家のドキュメントを読めで話が終わってしまうのですが、日本語の情報があると何かと助かるということもあるかと思います。 生徒の成績をもとに班分けをおこなう よくあるケースとしては例えば、生徒の国語・数学・英語の成績をもとにいくつかのグループに分けたいという場面です。このとき、各科目の合計点の上位から順番に分けてもいいのですが、中には国語が良く出来るけど数学はいまひとつな生徒、数学は得意だけど国語はいまひとつな生徒も
pythonでOpenCVを使うには Macの場合 Macであればnumpyがインストールされた状態で HomebrewでOpenCVをインストール OpenCV内にあるpythonパッケージにPYTHONPATHを通す or pythonのsite-packages以下にcv.pyとcv2.soのシンボリック・リンクを貼ってやる という風になります。 Linuxの場合 Linuxであれば、yumで一発ダウンロード出来ません。したがって、 OpenCVをダウンロード いろいろパスを指定した上でビルド インストール しかし、pyenvやvirtualenvなどを使っているとパスの指定がめんどくさい上に、バージョンを切り替えると使えなくなる可能性があります。実際、これで詰まってlinux上でpython&OpenCVの環境を使えていません。AWSでpython&OpenCVを使いたいので困りま
前回の Python の ast モジュール入門 (抽象構文木を辿る) では、ast モジュールのヘルパー関数を使って抽象構文木を辿ることを紹介しました。 抽象構文木を NodeVisitor で辿る ast モジュールのヘルパー関数を使うのも1つの方法ですが、ast.NodeVisitor を使うと、もっとお手軽に抽象構文木を辿ることができます。やっていることはヘルパー関数を使うのと同じだというのを NodeVisitor の実装を見た方が分かりやすいのでその実装から紹介します。NodeVisitor は Visitor パターン というデザインパターンの1つです。 class NodeVisitor(object): def visit(self, node): """Visit a node.""" method = 'visit_' + node.__class__.__name_
scikit-learn(sklearn)の日本語の入門記事があんまりないなーと思って書きました。 どちらかっていうとよく使う機能の紹介的な感じです。 英語が読める方は公式のチュートリアルがおすすめです。 scikit-learnとは？ scikit-learnはオープンソースの機械学習ライブラリで、分類や回帰、クラスタリングなどの機能が実装されています。 また様々な評価尺度やクロスバリデーション、パラメータのグリッドサーチなどの痒いところに手が届く機能もあります。 インストール scikit-learnの他にもnumpyとかscipyとかが必要です。 Windows 64 bit版の人は以下のURLに色々なインストーラーがおいてあるのでおすすめ Python Extension Packages for Windows - Christoph Gohlke その他の人は以下のURLを見て
I did sudo pip install -U nltk as suggested by the nltk documentation. However, I am getting the following output: Collecting nltk Downloading nltk-3.0.5.tar.gz (1.0MB) 100% |████████████████████████████████| 1.0MB 516kB/s Collecting six>=1.9.0 (from nltk) Downloading six-1.9.0-py2.py3-none-any.whl Installing collected packages: six, nltk Found existing installation: six 1.4.1 DEPRECATION: Uninsta
Pythonにはじめて触って、いつのまにか1年が過ぎたのですが、一番はまったのは、やっぱりunicodeの扱いだったと思います。 特に、 UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 0-12: ordinal not in range(128) のようなエラーにはさんざん悩まされました。ここがたとえばrubyなど他の言語と比べてわかりにくいために、Pythonが取っつきにくい言語になっているのではないか、と個人的には思います。 そこで、このエラーに関係するはまりどころとTipsをいくつか列挙してみました。これからPythonに触れられる方の参考になればと思います。 なお、環境はUNIX上のPython 2.4, 2.5を想定しています。 u1はunicode型で、s1はstr型です。s1にどのよ
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