ロジスティック回帰 決定木 ランダムフォレスト ニューラルネットワーク SVM ロジスティック回帰の考え方・使い方 - TokyoR #33 from horihorio www.slideshare.net

index.htmlは自分の環境だと/var/www/html/index.html d.hatena.ne.jp

Ubuntu で Virtualbox を使う Linux_Downloads – Oracle VM VirtualBox

Keras :: Anaconda Cloud

ローカルリポジトリで名前を変更する $git mv a.txt b.txtローカルリポジトリにコミット $git commmit -m "名前変更したぞ"リモートリポジトリに反映 $git push origin masterGitよくわかってないので間違ってるかも

qiita.com

Ctrl+Alt+T

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from requests_oauthlib import OAuth1Session def Tweet(tweet): """str型のtweetを受け取り,それをツイートする """ CK = '' # Consumer Key CS = '' # Consumer Secret AT = '' # Access Token AS = '' # …

// 蟻本p.35 // Lake Counting(POJ No.2386) // 深さ優先探索で同じ文字を消していく問題 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; static const int MAX_N = 100; static const int MAX_M = 100; char field[MAX_N][MAX_M]; int n,m; int dx[8]={1,1,0,-1,-1,-1,0,1</bits/stdc++.h>…

// あり本 p.34 // 部分和問題 // 数列の中からいくつか選び和がkにできるか判定する #include <bits/stdc++.h> using namespace std; static const int MAX_N = 20; int cnt = 0; int k,n; int a[MAX_N]; bool dfs(int i,int s) { if(i==n)return s==k; //a[i]を使わない場</bits/stdc++.h>…

前処理フィルタについて | 画像処理.com | キーエンス 元の画像 グレイスケール 膨張フィルタ 収縮フィルタ 平均化フィルタ メディアンフィルタ 平均化フィルタ #coding:utf-8 """ $jupyter notebook $for python3.x """ from mpl_toolkits.mplot3d import A…

減色された画像の色(代表ベクトル)とグラフの点の色が同じになるように改良した. matplotlib.pyplotのscatterの色の指定ではc="#000000"のように16進数でRGBの順に指定する必要がある. OpenCVではGBRの順なので気をつける. #coding:utf-8 """ $jupyter noteb…

上の画像を7色に減色した. ソースコードは適宜変数を付け足していったので自分でもわからなくなったので注意. #coding:utf-8 """ $jupyter notebook $for python3.x """ from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import nu…

3Dグラフを自動で回転させる方法が載ってる. meganehouser.hatenablog.com

Shift+Enterでできる！

#coding:utf-8 """ $jupyter notebook $for python3.x """ from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans from PIL import Image from PIL import ImageDraw from rando…

jupyterで画像の読み込みするときに便利 from PIL import Image im = Image.open("./img_0.jpg") im.show()

#for python3.6 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans #サンプルを定義 a = [0.0,0.0,0.0] b = [0.1,0.1,0.1] c = [1.0,1.0,1.0] d = [0.9,0.8,0.7] e = [1.0,0…

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(-3,3,0.25) y = np.arange(-3,3,0.25) X,Y = np.meshgrid(x,y) Z = np.sin(X) + np.cos(Y) fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) ax.plot_wiref…

k-means法ではセントロイドの初期値が不適切である場合, クラスタリングが上手く行かなかったり収束に時間がかかる場合がある. この問題の対策としては k-meansアルゴリズムを一つのデータセットで複数回実行し,誤差平方和から最も性能が良いモデルを選択す…