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転職活動

転職活動日記① – 転職サイトに登録しました –

Nishipy 転職活動しています。転職エントリはまだ書けませんが、転職活動日記を書いていきます。 1. はじめに お久しぶりです。nishipyです。 もう2019年も3月になりましたね。期末で忙しい社会人の皆様、いかがお過ごしで...
お役立ち

知っていて当然?XaaSで打線を組んでみた

Nishipy XaaSで打線組んでみた。異議は、Twitter(@iamnishipy)までどうぞ!! 1. はじめに 巷にあふれるXaaS。X as a Serviceの略です。 ここで言うXは、たぶん数学とかによく出てくるあの...
Python

自分のツイートから名詞一覧を取得する方法+いいねが多いツイートの分析

Nishipy せっかくMeCabをGoogle Colabで使えるようにしたので、久々にツイートの分析をしてみます。 1. はじめに 前回やったこと ↓の記事で、私(@iamnishipy)の全てのツイートを取得し、いいねが多い...
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Python

クラス分類したいなら混合行列を忘れないこと

Nishipy Confusion matrix忘れがちなので、備忘録としてまとめます。 1. はじめに クラス分類のモデルを評価する指標として、混同行列(Confusion Matrix)が重要らしいです。 知ってはいるけど、...
MeCab

Google ColabでMeCabを使うまで。node.surfaceバグへの対処添え

Nishipy MeCabをGoogle Colabで使いたくなったときの備忘録です。2019年1月時点の最新バージョンだと、node.surfaceがうまく動かないことに注意します。 1. はじめに MeCabとは Wikipe...
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-後編-

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。後編では、前編で用意した画像を用いて、CNNを学習していきます。 1. はじめに 1.1. 背景 詳しくは、前編の記事をご覧ください...
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...
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