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...
転職活動 
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...
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...