こんにちは、えんせきです。 新年度が始まってしまいましたね。 偉くなったりすることは特に無いですが、色々新しいプロジェクトが走り出しそうです。 つまりなにしたの？ ちょっと所要で使いそうなのでChrome Headlessでスクショを撮る準備をした。 環境構…
つまりなにしたの？ RaspberryPiに話しかける時の辞書を自分好みにチューニングする必要があることがわかったので、 自前の辞書を用意して、「おっけーえんせき」に反応してもらう。
* つまりなにしたの？ RaspberryPiにJulius入れてとりあえず既存のディクテーションキットで話しかけられるようにする。 今日はJuliusをインストールして好き勝手な言葉を話しかけて文字列にしてもらう。
つまりなにしたの？ RaspberryPiにJulius入れてとりあえず既存のディクテーションキットで話しかけられるようにする。 今日は環境の準備編で、ビルドに必要なパッケージとかマイクの優先度とかを整える。
つまりなにしたの？ ロジクールのウェブカメラ(HD Pro Webcam C920)には通話用のマイクがついているので そのマイクのオーディオを取得してPyAudioで処理した。 今日はカメラの話はしない。
つまりなにしたの？ 5000円(買った時)の5インチのHDMIディスプレイをRaspberryPiにつけた。ただこのディスプレイ傾けると全く見えないので、使い方によっては注意が必要。 iPhoneとかのディスプレイって凄いんだなぁ（こなみ
つまりなにしたの？ まえに、外れ値をクリップする話をしたけど、いきなりクリップする前にリストアップすることにした。 どんな関数？ - 入力: Pandas DataFrameのSeries、バイアス（1.5がデフォルト） - 出力: 外れ値判定されたものがTrueのSeries - 処理:…
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。
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。
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。
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…
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…
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。
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。
つまりなにしたの？ リストワイズ削除とペアワイズ削除は最近は手軽ながらも機械学習だとあんまり使わない気がする欠損値に対する対処をPythonでやってみた。
こんにちは、えんせきです。 こないだ夜遅くにスマホの電池が切れた状態で自転車で走っていたら、品川で迷いました。 五反田方向に行きたかったのに、大崎で完全に間違った方向に向かって青物横丁を通って大井町に行ってしまってました。 つまりなにしたの？…
昨年11月に「JupyterLabだとtqdm_notebookはもちろんだが、tqdmも使えず解決できなかった話。」という記事を投稿した。 ただ、この投稿の最後で、BetaではできるようになりそうなPull Requestを発見していたので、この度それが出来ているか試してみる。
つまりなにしたの？ 街で撮ってきた動画をYolo v2とTiny Yoloで解析して、速度と精度のトレードオフがどの程度か肌感覚で知ることが出来た。
つまりなにしたの？ OpenCVでiMovieから直接読み込める動画を出力するためには、XVIDではなくmp4vを使う。OpenCVで色々作ってみているものの、結果をまとめてYoutubeに上げる時にiMovieを使っている。 エンコーダとかで適当に変換しても良いんだけど、最初か…
つまりなにしたの？ Yolo v2を使うために、Darkflowをインストールしたので、早速検出できるものが写った画像を入れて、 検出結果を可視化して保存した。
つまりなにしたの？ DarkflowでYolo v2を動かしてみたらいい感じにバウンディングボックスを描くことができそうなので今日はまず環境構築の部分を紹介する。
つまりなにしたの？ 前回XGBoostを使ってクラス分類ができることを確認した。今度は、アヤメのがく弁の長さをそれ以外の要素から予測する回帰問題として扱ってみる。 一応RMSEとして評価して寄与率の可視化も行った。
つまりなにしたの？ せっかく導入したXGBoostがちゃんと使えるのか試すために、機械学習のHello Worldとも言えるIrisデータ（アヤメの花弁とかのデータ）を使ってアヤメの種類がどれだけ当てられるのか試してみた。特徴量の寄与度合いや木の可視化もしてみる…
つまりなにしたの？ せっかく導入したXGBoostがちゃんと使えるのか試すために、機械学習のHello Worldとも言えるIrisデータ（アヤメの花弁とかのデータ）を使ってアヤメの種類がどれだけ当てられるのか試してみる。
つまりなにしたの？ pandasのデータフレームから1シリーズ（列）を入力すると外れ値をクリップして返してくれる関数を用意した。Irisのデータセットに外れ値を追加して実際に除去してみる例を紹介する。
つまりなにしたの？ XGBoostをシステムのPythonではなく、pyenvのPythonにインストールした。 なおMacOS High Sierraの場合
つまりなにしたの？ Pythonで何かを何処かに送る時、データを圧縮したい。ただ、今回扱うのはZipファイルにするとかではなく、バイナリデータを圧縮したバイナリデータに変換する処理。何でやりたかったかというとストリーミング的な配信をする時に圧縮する…
つまりなにしたの？ 例えばCrossVaridationをするときとかにデータセットの1/10と9/10に分けるとかをより柔軟にやろうと思ったら setを使うのが便利だと思っていて今日はそれを紹介する。
つまりなにしたの？ カテゴリデータを説明変数に含むデータを機械学習に突っ込む時にはよくカテゴリデータをワンホット表現にすることが多い。 今回はそのワンホット表現を作る話。
つまりなにしたの？ 先日のカートを差動二輪駆動カートにして一本橋を渡りきれるかチャレンジしました。 失敗しました。
