Pynote

Python、機械学習、画像処理について

グラフ理論 - グラフの定義と networkx の基本的な使い方について

概要

  • 概要
  • キーワード
  • [定義] グラフ
  • [定義] 有向グラフ、無向グラフ
  • [定義] 単純グラフ、多重グラフ
  • networkx
    • グラフ表示用の関数
    • networkx のグラフタイプ
    • Graph
    • DiGraph
    • MultiGraph
    • MultiDiGraph
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統計学 - 標本空間と事象について

概要

標本空間と事象について


  • 概要
  • 用語
  • 標本空間、事象、標本点、全事象、余事象
  • 和事象、積事象、余事象、差、排反
    • 和事象
    • 積事象
    • 余事象
    • 互いには排反する
  • 性質
    • 交換則
    • 結合則
    • 分配則
    • ド・モルガン則 (De Morgan's law)
    • その他
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Jupyter Notebook - インラインで画像や matplotlib の図などのメディアを表示させる方法

概要

Jupyter Notebook で画像や SVG などのメディアをインラインで表示する方法について紹介する。

  • 概要
  • 画像
    • ファイル
    • numpy 配列
    • PIL Image
  • SVG
  • Pandas データフレーム
  • matplotlib
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matplotlib - bar3d() で3次元棒グラフを作成する。

概要

matplotlib の bar3d() で3次元棒グラフを作成する方法を紹介する。


  • 概要
  • 基本的な使い方
  • 色の指定
  • キーワード引数で指定できる値
    • 枠線の色
    • 枠線の太さ
    • 枠線の種類
    • 透過度
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scikit-learn - GridSearchCV でハイパーパラメータの最適値を探す

概要

scikit-learn でモデルのハイパーパラメータを GridSearchCV で探索する方法を紹介する。

  • 概要
  • 基本的な使い方
  • サンプルコード
  • グリッドサーチの結果を取得する。
  • 最も精度がよいモデルの情報を取得する。
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pandas - pandas の DataFrame をマークダウン形式や tex 形式で出力する。

概要

DataFrame オブジェクトをマークダウン形式、latex の tabular、HTML の table で出力する方法を紹介する。

  • 概要
  • tabulate モジュール
    • 出力形式を設定する。
    • 列名を表示する。
    • 行インデックスを表示する。
    • 数値のセルのアラインメント
    • テキストのセルのアラインメント
  • DataFrame.to_html() を使う方法
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scikit-learn - matplotlib を使って分類問題の決定境界を描画する

概要

matplotlib で scikit-learn の学習したモデルの決定境界を可視化する方法について

  • 概要
  • 学習する。
  • 決定境界を描画する。
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