機械学習

機械学習でオバマとスモーリングを判別したい-前編-

Nishipy ある界隈で似ていると評判のオバマとスモーリングを、機械学習を使って判別します。前編では、訓練データを用意していきます。 1. はじめに 1.1. 背景 遡ること2014年、ブラジルでサッカーW杯が開催されていま...
機械学習

Titanicの生存者予測を通して、Kaggleの流れを体験してみた

Nishipy Kaggleを本格的に始めてみようと思い、 おなじみのTitanicチュートリアルをやってみました。 実際にやっていたのは数ヶ月前ですが、備忘録として書いておきます。 1. はじめに 1.1. Kaggleとは ...
Python

Pythonで自分のツイートをすべて取得する方法と、いいねが多いツイートの特徴

Nishipy 本ブログ用に作ったTwitterアカウントのフォロワーが1000人を超えました! 良い節目ですので、自分の今までのツイートをスクレイピングします。 そして、"いいね"数が多いツイートの傾向について、見ていきます。 ...
Twitter

[初心者向け]TwitterのAPIを使う方法!開発者アカウント申請と認証情報取得

Nishipy TwitterのAPIを使うまでの手順を解説します。 いいねの数や、リツイートの数をAPIで取得できるので、SNSを用いたマーケティング等にも活かしたいですね。 1. Twitter APIとは? APIとは、「アプ...
お役立ち

駆け出しエンジニアがアイデアソンに参加して成長するべき3つの理由

駆け出しエンジニアがProgateや参考書の写経をやってないで、アイデアソンに参加して成長するべき3つの理由を紹介します。また、アイデアソンへの参加方法も書きます。
Python

J1とLaLigaのクラブ間格差を、Pythonで分析でしてみた

Nishipy Jリーグは、どのチームが優勝する、専門家でも予想が難しいそうです。 一方、スペインのLaLigaは、優勝チーム(Barcelona or Real Madrid)や上位に入るであろうチームが、容易く予想できることで有名...
Python

[Python]2018年Jリーグの得点データをスクレイピングして描画してみる[ジョー編]

Jリーグのデータをスクレイピングし、描画してみる
一般

[聴講レポ] データサイエンティスト養成読本の著者の方々の話を聞いてきた

1. はじめに 「データサイエンティスト養成読本 ビジネス活用編」刊行記念イベントに行ってきました。 参加できなかった方々のために、概要をまとめました。聞き漏れているところが多いですが よかったら読んでみてください。 1.1. 登壇者 ...
お役立ち

WordPressで記事を簡単・高速で書く方法[Markdown]

Nishipy ブログをやっているからには、毎日記事を書きたいのですが、HTMLに慣れないうちは意外と時間がかかります。 今回はWordpressでMarkdown記法を使うことにより、高速で記事を書く方法を紹介します。 1. Mar...
Python

[Python]モンテカルロ法で円周率を近似してみる

Nishipy Python歴2ヶ月位の私が、とあるきっかけで、モンテカルロ法を思い出しました。 懐かしいのでPythonで実装してみて、円周率(π)を近似してみます。図を描く練習にもなりました。 1. きっかけ Pythonを...