テック-Python
書籍で紹介があったSpark Streamingの動作を試してみます。 HDFSは構築するのが億劫なので、masterノード上にある/tmp/dir01をウォッチします。ファイルの作成を検知した時、" "で区切られた単語を集計する簡単なプログラム。 streaming.py # -*- coding:utf…
DBSCANとは DBSCANはクラスタに属さないデータポイントも判別できるアルゴリズム。 各データポイントは距離esp内にmin_samplesの他データポイントがあるか確認し、存在する場合は範囲内のデータポイントをクラスタ化する。 距離esp内のデータポイントがmin_s…
凝集型クラスタリングとは データポイントを単クラスタと仮設定し、最も似たクラスタ同士を指定の数のクラスタ数になるまで集めていく。 また、クラスタの結合は少ない数のクラスタ同士で結合していこうとする。 "最も似た"のアルゴリズムは以下の3種類があ…
k-means クラスタリングとは 指定したクラスタの数の重心点を配置し、最も近いデータポイントに対して1次クラスタ分けを行う(Assign Point(1)) 各クラスタごとの重心点をクラスタの重心に合うよう移動させていく(Recompute center(1)) 重心点を移動させたこ…
t-SNE 多様体学習 高次元データの各データポイントの類似度を距離として計算し、2次元(または3次元)空間に配置したランダムな点に距離を元にして配置していく。 2次元または多くても3次元に圧縮するのが一般的らしい。また、学習モデルを別の行列に対してtra…
非負値行列因子分解(NMF)とは、PCAと違って、第２成分以降が直交するベクトルではなく、すべてのベクトルが正の方向指す分析ベクトルとなる。 特徴量ごとにまとまりのあるデータに対しての特徴が掴みやすくなる。らしい。 元となる行列に近似する行列Yとなる…
主成分分析とは、多次元の特徴量(説明変数)を統合して、次元削減を行う手法。総合的な特徴量を表す第一成分とそれに直交する第二成分以降からなる。統合する特徴量は元となる特徴量の相関行列から計算する。 左上の散布図に対して、主成分分析を行った時、右…
sklearn.preprocessingの各メソッドを利用してデータセットのスケール処理を行えます。 スケール処理とは、標準化のようにデータ分布の性質を変えずにデータの値の増減を行うこと。 各メソッドは以下の通り。 StandardScaler 標準化、平均値を0、分散を1にす…
ニューラルネットワークの逆伝播について勉強したかったので、購入しました。 購入といっても、Kindle unlimitedで読み放題で読める電子書籍となります。 (function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObject=a; b[a]=b[a]||function(){arguments.currentScr…
scikit-learnの各分類モデルにはdecision_function、predict_probaといった分類確信度のスコアを取得できるメソッドがあります。 各分類モデルで学習データをfit後、各メソッドに予測を行うデータセットを与えることで確信度を確認することができます。 2ク…
以下のコードでは「Pythonではじめる機械学習」の著者が公開しているmglearnを使用します。 $ pip install mglearn (function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObject=a; b[a]=b[a]||function(){arguments.currentScript=c.currentScript ||c.scripts[c.sc…
scikit-learnを触ってて、もうちょっとpandasでの前処理やmatplotlibを勉強したいなと思って購入。 (function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObject=a; b[a]=b[a]||function(){arguments.currentScript=c.currentScript ||c.scripts[c.scripts.length-2]…
MeCabのインストール ! apt-get install -y mecab libmecab-dev mecab-ipadic mecab-ipadic-utf8 file ! pip3 install mecab-python3 これだけでは、以下のようにmecabrcがないと怒られるので、 # no such file or directory: /usr/local/etc/mecabrc mecabr…
VideoCaptureとimwriteすることで、avi形式のフレームごとに画像として書き出すことが可能です。 import cv2 cap = cv2.VideoCapture("moviefile.avi") num = 0 # 出力 while(cap.isOpened()): ret, frame = cap.read() if ret: filepath = "split_"+str(num…
Dlibのインストール Docker Anaconda環境にDlibをインストールする - 追憶行 僕の環境ではインストールに30分程の時間を要しました。 検出モデルの設定 顔のパーツの検出モデルはDlibのページからDLできます。 http://dlib.net/files/shape_predictor_68_fac…
検出モデルの設定 人物正面のフェイスを検出するモデルは以下のGitHubから取得できる。 opencv/haarcascade_frontalface_alt.xml at master · opencv/opencv · GitHub import cv2 cascade_file = "haarcascade_frontalface_alt.xml" cascade = cv2.CascadeCl…
OpenCVは学習済みHOG人型特徴量を持っているので簡易的に画像内の人型物体を検出できます。精度はお察し(^_^;) OpenCVのインストール $ pip install opencv-python 人型検出を行う HOGの設定 "ヒト"のHOG特徴量を設定 import cv2 from matplotlib import pyp…
Dlibは人間の表情の特徴を捉えることができるPython用ライブラリ。 Docker anaconda環境でインストールするのに結構ハマってしまったので、記録しておきます。 インストールを行うにはcmakeが必要になるので、notebook上では以下のように記述してインストー…
グラフデータに対して情報伝播を可視化していく実装を記録しておきます。 基底グラフ 予めnetworkxで以下のグラフを作成しているものとします。 import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt G = nx.Graph() # ノードとエッジの作成処理 # ...略 …
networkxを利用するとPyhotnで簡単にネットワークグラフを描画することが可能です。 例えば以下のようなグラフは このようなコードで描画することができる。 import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx #グラフオブジェクトの初期化 G=nx.Graph…
"Python実践データ分析100本ノック"、この本を進めていて少し理解に時間がかかったところをメモしておきます。 (function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObject=a; b[a]=b[a]||function(){arguments.currentScript=c.currentScript ||c.scripts[c.script…
