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 
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
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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。
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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
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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...