EnsekiTT Blog

EnsekiTTが書くブログです。

Pandas.Series.strの文字列処理を全部試した話

つまりなにしたの?

Pandas.Series(Pandasの文字列が入った列データ)にはstrという文字列処理を行う関数群がある。
意外と数があってあまり把握できていなかったので、全部実行してみてすぐに思い出せるようにした。
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PUBGで耳を有効活用するためにゲーミングヘッドセットを買った話。

こんにちは、えんせきです。
最近、PUBGで遊ぶようになりました。もともとFPSとかTPSは得意じゃなかったんですが
実況動画見てたらまたやりたくなってちょこちょこやってます。

つまりなにしたの?

PUBGで弱いからこそ、耳を有効活用するべきであるということで、
SteelSeries Arctis5というゲーミングヘッドセットを買った。
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Titanicを例にしてKaggle API(1.0.5)を使って見る話

こんにちは、Kaggleマスターでもなんでもないえんせきです。
ロボットの仕事よりもデータ解析の仕事のほうが増えてきそうです。
Kaggleでデータ解析の練習をしていきたいと思います。

つまりなにしたの?

Kaggle APIとか言うのが使えるようになっていたので、つかってみた。
ただ、まだBetaリリースなので今後変わっていくかも。
今回は、kaggle-1.0.5を使います。
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pyenv-virtualenvを使って都合のいいように Pythonパッケージ環境を行き来する話

こんにちは、えんせきです。
Goodfellow先生他が書いて松尾教授が監訳した深層学習が届いたので、ペラペラめくって見ています。

つまりなにしたの?

度々、Blogで何か作業する時に使っているpyenv-virtualenv。画処理をするためのパッケージ郡、ディープラーニングをするためのパッケージ郡等色々別々に入れて、行き来すると便利。
というわけで、最近OSをクリーンインストールしてpyenv-virtualenvをインストールし直したので紹介する。
さすがにそれだけだとアレなので使い方も紹介する。
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完璧に出来ないくせに完璧主義者で飽きっぽい自分のBlogがいつの間にか30週間を迎えていた話

こんにちは、えんせきです。
今日は技術的な要素はありません。いつも読んでいただきありがとうございます。

つまりなにしたの?

半年以上Blogを2日に1回投稿をほそぼそと続けた。
完璧に出来ないくせに完璧主義者で完璧にできないとすぐに飽きてしまう自分が
何でBlogを30週間も続けられたのか覚えておけば別の習慣を始めなきゃいけない時に参考になるかと思って書いた。
基本スタンスは心理的な障壁(完璧のレベル)を下げること。
その試行錯誤をこのBlogを例に紹介する。
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Python+NumpyでFIML(完全情報最尤推定法)試してたら色々勘違いをしていたっぽい話

こんにちは、えんせきです。
タリーズブラジルコレクション ブラジル ファゼンダ プラナウトがうまくてハマりました。
いただきものの電動ミルがあるので、豆を買ってきて家で挽いて飲んでます。
*1

つまりなにしたの?

欠損値の補完方法を最近色々試していて、FIML(完全情報最尤推定法)という手法に行き着いた。
FIMLは欠損値を"補完"するわけじゃなくて、欠損値が含んでいても統計量を推定できるってことだったっぽい。

【追記: 2018/03/12】
正規化したら文献中MPlusで推定された結果と同じ値になりました。
この辺、今でもちょっと疑っているので詳しい文献があったら読もうと思います。また訂正いれるかもしれません。
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前回はこちら
ensekitt.hatenablog.com

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Python+Pandasで平均値・中央値代入と線形回帰で欠損値に対処する話。

こんにちは、えんせきです。
今日はお仕事で東海道線からお送りします。熱海より西の東海道線初めて乗った気がします。

つまりなにしたの?

前回に引き続き、欠損値に対処していく。
平均値・中央値代入と線形回帰で欠損値に対する対処をPythonでやってみた。
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前回はこちら
ensekitt.hatenablog.com

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