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Mathematics & Physics, Maxima, a bit Python & Wolfram, and Arts

2025-01-01から1年間の記事一覧

Pythonで学ぶ機械学習:Transformerを使ったテキスト生成

機械学習の具体的な問題にPythonを使って、機械学習もPythonも同時に学んでしまいましょう。今回はTransformerを使ったテキスト生成についてまとめました。Transformerは、ChatGPTやBERTの基盤となるモデルで、自然言語処理(Natural Languege Processing, N…

Pythonで学ぶ機械学習:主成分分析

機械学習の具体的な問題にPythonを使って、機械学習もPythonも同時に学んでしまいましょう。今回は主成分分析についてまとめました。機械学習では、特徴量が多すぎると計算コストが増えたり、過学習を起こしやすくなったりします。そこで PCA(Principal Com…

Pythonで学ぶ機械学習:サポートベクターマシン

機械学習の具体的な問題にPythonを使って、機械学習もPythonも同時に学んでしまいましょう。今回はサポートベクターマシン(SVM)を使った分類についてまとめました。SVMは、データを分ける最適な境界線(超平面)を見つけるアルゴリズムです。この記事では …

Pythonで学ぶ機械学習:ランダムフォレスト

機械学習の具体的な問題にPythonを使って、機械学習もPythonも同時に学んでしまいましょう。今回はランダムフォレスト(Random Forest)を使った分類についてまとめました。ランダムフォレストは決定木を複数組み合わせて、より高精度な分類を実現するアルゴ…

Pythonで学ぶ機械学習:決定木

機械学習の具体的な問題にPythonを使って、機械学習もPythonも同時に学んでしまいましょう。今回は決定木(Decision Tree)を使った分類についてまとめました。決定木はデータを条件分岐しながら分類するアルゴリズムです。この記事では scikit-learn(sklea…

Pythonで学ぶ機械学習:K近傍法

機械学習の具体的な問題にPythonを使って、機械学習もPythonも同時に学んでしまいましょう。今回は分類問題を機械学習を使って解く際によく使われるK近傍法(K-Nearest Neighbors, KNN)についてまとめました。KNNは、新しいデータがどのクラスに属するかを…

Pythonで学ぶ機械学習:ロジスティック回帰

機械学習の具体的な問題にPythonを使って、機械学習もPythonも同時に学んでしまいましょう。今回は分類問題を機械学習を使って解く際によく使われるロジスティック回帰(Logistic Regression)についてまとめました。ロジスティック回帰は、0または1(Yes/No…

Pythonで学ぶ機械学習:線形回帰

機械学習の具体的な問題にPythonを使って、機械学習もPythonも同時に学んでしまいましょう。今回は機械学習の基本的な予測モデルである線形回帰についてまとめました。この記事では scikit-learn(sklearn)ライブラリを用います。適宜 pip install scikit-l…

Pythonで学ぶ機械学習:データ処理

機械学習の具体的な問題にPythonを使って、機械学習もPythonも同時に学んでしまいましょう。今回は機械学習の精度を高めるうえで重要となる、データ処理についてまとめました。この記事では scikit-learn(sklearn)ライブラリを用います。適宜 pip install …

Pythonで学ぶ機械学習:準備

機械学習の具体的な問題にPythonを使って、機械学習もPythonも同時に学んでしまいましょう。今回は応用先である機械学習を見据えて、Pythonの使い方のやや発展的な内容をまとめました。 NumPyのブロードキャスト NumPyのベクトル化と高速計算 Pandasによるデ…

Python標準ライブラリ:datetime

Python標準ライブラリの「datetime」モジュールの使い方について備忘録をまとめました。datetimeモジュールによって、日付や時間を扱えるようになり、現在時刻の取得、日付の計算、フォーマット変換など、幅広い用途に活用できます。 datetimeモジュールのイ…

Python標準ライブラリ:concurrent.futures

Python標準ライブラリの「concurrent.futures」モジュールの使い方について備忘録をまとめました。concurrent.futuresモジュールにより、Pythonで並列処理(マルチスレッド/マルチプロセス) を簡単に扱うことができるようになります。concurrent.futures …

Python標準ライブラリ:pathlib

Python標準ライブラリの「pathlib」モジュールの使い方について備忘録をまとめました。pathlibモジュールにより、Pythonのファイルパスやディレクトリ操作ができるようになります。同様のことは os や os.path といったモジュールでもできますが、これらに比…

Python標準ライブラリ:subprocess

Python標準ライブラリの「subprocess」モジュールの使い方について備忘録をまとめました。subprocessモジュールにより、Pythonから外部プログラムやコマンドを実行することができるようになります。 subprocessモジュールのインポート 基本的な使い方 subpro…

コマンドライン引数を利用したPythonスクリプトの作成

Python標準ライブラリの「argparse」モジュールの使い方について備忘録をまとめました。argparseモジュールにより、Pythonスクリプトにコマンドライン引数を渡すことができるようになります。 argparseモジュールのインポート 基本的な使い方 複数のコマンド…

Python標準ライブラリ:glob

Python標準ライブラリの「glob」モジュールの使い方について備忘録をまとめました。glob モジュールにより、ワイルドカードを使ってファイル名のパターンマッチング検索をすることができ、特定のディレクトリ内で「拡張子が .txt のファイルをすべて取得する…

Python標準ライブラリ:re

Python標準ライブラリの「re」モジュールの使い方について備忘録をまとめました。reモジュールによって、正規表現(Regular Expression, RegEx)を使って文字列の検索、マッチング、置換、抽出などを行うことができます。公式ドキュメント:docs.python.org …

Python標準ライブラリ:json

Python標準ライブラリの「json」モジュールの使い方について備忘録をまとめました。json モジュールによって JSON(JavaScript Object Notation)形式のデータを扱うことができます。JSON はデータの保存や通信に広く使われています。 jsonモジュールのイン…

Python標準ライブラリ:io

Python標準ライブラリの「io」モジュールの使い方について備忘録をまとめました。io モジュールによるファイルやストリームの取り扱いは、バッファ付きの入出力、文字列やバイナリデータを処理する以下のような場面でよく利用されます: 一時的なデータ保存…

Python標準ライブラリ:sys

Python標準ライブラリの「sys」モジュールの使い方について備忘録をまとめました。sys モジュールでは、インタプリタや実行環境に関する情報を取得・操作することができ、主にコマンドライン引数の処理、標準入力・出力の操作、Pythonの実行環境情報の取得な…

Python標準ライブラリ:os

Python標準ライブラリの「os」モジュールの使い方について備忘録をまとめました。osモジュールによって、オペレーティングシステム(OS)との対話が可能となり、環境変数の取得、ファイルやディレクトリの操作などといった、OSに依存する様々な操作を行うこ…

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