drkcore[B!]新着記事・評価 - はてなブックマーク

『drkcore』

mishima-syk.github.io
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今までのみなさんのスライドが分散している状態なのもあれなのでMishima.sykのGitHubPageを用意しました。歴代の料理写真をつけたりして華やかさを出せればよかったんだけどあまりjekyllも知らんので一通りまとめたら、やった感が出てしまった。気になる人はリポジトリをいじってください。
- テクノロジー
- 2017/10/07 18:14

「Pythonではじめる機械学習」は結構いい本だと思う
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Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎 Andreas C. Muller オライリージャパン / 3672円 ( 2017-05-25 ) 内容としては交差検定のやり方が丁寧に説明されていてよかったのと、色々なアルゴリズムのパラメータを振るとどういう挙動を示すのかがきちんと説明されていて非常によかった。そもそもscikit-learn自体が理論的な背景を知らなくても簡単に機械学習をできるようにするパッケージなんで、こういう本は実務的には非常にニーズがあるんではないでしょうか？とりあえず、機械学習の素養はないけどRF,SVMとかつかってみたいんだよねっていう人には間違いなくオススメできると思います。それから理論の本だと、パラメータ調整の話とか、トレーニングセット、テストセットの分け方とかそういう話は基本的に書いてないんで
- テクノロジー
- 2017/07/17 20:33
「AI創薬・ビッグデータ創薬」を読んだ
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薬事日報社からの出版だけど、タイトルがキャッチー過ぎてどうなんだろう？と思ったが、内容は良かった。でもタイトルと内容があっているのかというと正直微妙なところである。というのは世間一般で期待感の高まっているAI創薬と本書でのAI創薬の定義がちょっと違うからかなと思う。自分がタイトルつけるなら「ゲノム創薬2.0」とかそんな感じにするかと思った。実際1,2章はそういう内容だった。第一章ではビッグデータを「従来の医療情報のビッグデータ」と「新しい生命医療情報のビッグデータ」の２つに分けて考え、後者の方はGWASやNGSと絡めて予防医療とか層別つまりpersonal medicineの方向に着実に向かっているということが丁寧にかかれていて分かりやすかった。 GWASのデータからターゲット探索するのは最近批判されていたけど、やっぱり大規模スタディーからなんかいいものみつかるんじゃないかなーと期待
- テクノロジー
- 2017/06/29 16:40
その昔ゲノム創薬バブルというものがありまして…
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ググってもあんま出てこないのでメモっておきます。蛋白質核酸酵素のバックナンバーの2000年あたりの総説を眺めればその当時の状況が少しわかるかもしれません。私が前の会社に入社したころ、ちょうどヒトゲノムが解読終了するってあたりで、バイオインフォ等のIT技術に対する期待感の高まりというのが凄かったわけです。バイオインフォの部署もポコポコ出来たし、そのあたりへの投資も凄かったように思う。だってセレラ・ジェノミクスのヒトゲノムデータアクセス費用ってビビる額だったのに中小企業のファーマでもアクセスするための投資をすべきかって本気で考えてたくらい。冷静に考えるとみんな頭湧いてたな…ｗビッグデータとかAI創薬とかは、昔ゲノム創薬というバズワードで大金突っ込んで成果がたいして得られなかった過去をなぞっている気はする。お金を循環させるという意味では意義はあるのかもしれないけど。 — kzfm (@fm
- テクノロジー
- 2017/06/19 16:56
- ai
macで将棋の検討をするのに調子いいソフトウェアとかサービスとか
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GWは将棋ばっかりだった（あまり指してはいない、棋譜を追いかけてたり動画を見てただけｗ）のだけど、色々ツールを探したので記しておく。まずは桜花はいれましょう。検討するの超役立つ。僕は将棋ウォーズでしか指さないんだけど対局後の検討で桜花が必須です。検討するには将棋ウォーズ棋譜検索βで自分の棋譜を探して、棋譜を全選択してから桜花のクリップボードから棋譜を読みこませればOKです。対局するよりもこの検討が楽しいというｗ局面図は桜花で、棋譜をクリップボードに書きだした後、shogipicにコピペすればいいです。画像がほしい盤面まで薦めて画像生成すればこんな感じ後手番（負けたｗ）が僕ですが、この後2四角〜3二飛がいいらしい、思いつかんかった。最近先手も後手も中飛車やっていたら勝率が下がったので先手番の時は三間飛車が調子いいなーと思っているが、後手番で三間飛車指して気持よく勝てたのでのせておく
- テクノロジー
- 2016/05/08 21:53
- 将棋
- tips
ウェブのAPIとかデータベースに接続するようなプログラムを開発するときにjoblib便利すぎる
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データサイエンティスト的な仕事をしたりスクレイパー的な開発をするとキャッシュしたくなることがある。例えばどういう時かというと pandas使っていてデータベースに重い重い処理を投げて帰ってきたものをd3.jsとかseabornみたいな描画処理のところで試行錯誤したい requests+pyqueryとかでスクレイピング用のコード書きたいけど、相手のサイトに何度もアクセスするのは気が引けるで、大抵そういう時ってファイルキャッシュしておくと思うんだけど、そのコードを追加するのが結構な心理的な負担になることが多いです。本運用時に消すの忘れてアチャーってなったりするしね。結局キャッシュ追加削除にコードの変更っていうのは面倒くさいというかよくないので、joblibを使うとハッピー /tmpにでもキャッシュディレクトリ設定しておいてキャッシュしたい関数にデコレーターかます。これだけ impor
- テクノロジー
- 2016/04/09 15:48
- python
Shizuoka.py #4 やりました
3 users
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去年の春とは異なり、今年はshizuokaではGoが盛り上がっていたみたいですが、富士川東ラインまで撤退してShizuoka.py #4を開催してきました。時間が余りそうだったので、身内しかわからないようなやっつけLTを用意しましたが… jsないだろうとかいうツッコミは置いといてください。 Pythonコミュニティが東に移動したのは、とあるチームが三島に移転したり、東部の製薬企業の人たちがPythonを書き始めたりして静岡でやるよりも、三島とか富士のあたりでやるほうが都合が良くなったという理由が大きかったりします。次回は沼津でやって懇親会をタップルーム（ベアードビール）にしようかなとか思っています。メインの発表はIPython notebookの話をしてきましたがネタが皆無で、本当にIPythonの説明をするという… オープンなデータを使ってIPython notebookでデモをし
- 暮らし
- 2014/12/08 21:09
実践コンピュータビジョンの8章をScikit-learnで
3 users
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kNN, Naibe Bayesm, SVM, (Random Forrest)をScikit-learnでやってみた。データはiPython NotebookでReSTで出力したものをpandocでmarkdown_strictに変換しなおしてblogに貼り付けた。描画用のヘルパー関数とデータセットの生成 from matplotlib.colors import ListedColormap import Image from numpy import * from pylab import * import pickle def myplot_2D_boundary(X,y): x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1 y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1
- テクノロジー
- 2014/09/22 15:09
Cytoscapeでchemoinformatics
3 users
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Chemviz2を使い始めたのでメモインストール Cytoscapeのサイトから3.xの最新バージョンをダウンロードしてインストール Apps -> App ManagerからChemviz2を探してインストール使ってみる pychembldbを使ってノード用の属性ファイルとnetworkファイルを作った。ネットワークはとりあえずランダムにつないでみた。 Cytoscapeを起動して"network.sif"をインポート。続いてテーブルファイルとして"node.csv"をimport プライマリキーはsmilesにする。構造描画の設定はApps -> Chemoinformatics Tools -> SettingsでSmiles Attributesをnode.shared.nameを選んでおく。構造描画するときには右クリックしてオプションダイアログのApps -> Chemi
- 学び
- 2014/08/10 13:02
Bioinformatics版のProject Euler
6 users
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RosalindというProject Eulerっぽいサイトがあったので少し遊んでみた。楽しくbioinformaticsの問題を解きながらアルゴリズムを覚えていく感じなので、BioPythonを覚えるのにちょうどいいかなと思った。 GC Contentを計算するメソッドくらいあるだろうとは思うんだけど知らないので素朴に計算。リスト内包表記でmaxで取り出すのがいいかなと思ったけど、面倒くさいのでこれまたループで素朴に。 import sys from Bio import SeqIO def count_gc(seq): return float((seq_record.seq.count("G") + seq_record.seq.count("C"))) * 100 / len(seq_record.seq) if __name__ == '__main__': fasta = s
- 学び
- 2014/07/27 09:44
あらかじめクラスタ数を決めないでクラスタリングする方法(Affinity Propagation)
11 users
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K-meansのように予めクラスタ数を指定すると、「そのクラスタ数は正しいの？」っていう疑問が浮かぶと思う。「なんらかの統計値に基づいて適切なクラスタに分割して欲しい」そんな願いを叶えるのがAffinity Propagationというクラスタリングアルゴリズムである exemplara(セントロイドとかクラスタ中心)になるべきパラメータ(responsibility)とクラスタメンバに属しやすさ(availability)を交互に更新していって収束させる手法なので、K-meansのような初期値依存性がないらしい。クラスタ数は類似度行列の対角要素（自分との類似度）に依存する（デフォルトはmedian）のでここを変更するとクラスタ数も変わるんだけどね。 Scikit-learnではAffinity Propagationが実装されているのでsykのケミストリースペースを作ってクラスタリン
- テクノロジー
- 2014/07/08 20:42
- clustering
- tech
Mishima.syk #3やりました
7 users
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発表者の方、参加者の方お疲れ様でした。 RedmineのLTのは生々しいのでpandasの話だけslideshareにあげてあります。今回新しく試したことはQuestantを使ったアンケートを用意したことかな。あと、一次会の予約が通ってなくて（あの店はあるあるなので気にしないｗ）ちょっと狭い部屋になったけど、懇親の密度があがって結果オーライですね(二次会の分くらいまで飲んでたしｗ) 次回もよろしくお願いします☆ 三島バルあたりにぶつけられればと考えていますｗ
- テクノロジー
- 2014/07/06 19:56
- python
scikit-learnで交差検定が地味に便利
3 users
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>>> import numpy as np >>> from sklearn import cross_validation >>> from sklearn import datasets >>> from sklearn import svm >>> iris = datasets.load_iris() >>> X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split( ... iris.data, iris.target, test_size=0.4, random_state=0) >>> X_train.shape, y_train.shape ((90, 4), (90,)) >>> X_test.shape, y_test.shape ((60, 4), (60,)) >>> clf = sv
- テクノロジー
- 2014/06/08 19:01
- python
逆引きPandas (DataFrame編)
11 users
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>>> pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]]) 0 1 2 0 1 2 3 1 4 5 6 >>> x = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]]) 0 1 2 0 1 2 3 1 4 5 6 >>> x = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> x 0 1 2 0 1 2 3 1 4 5 6 >>> x.index = list("ab") >>> x.columns = list("cde") >>> x c d e a 1 2 3 b 4 5 6 >>> x = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]], index=list("ab"), columns=list("cde")) >>> x c d e a 1
- テクノロジー
- 2013/12/27 19:09
- pandas
- python
逆引きPandas (Matrix編)
11 users
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>>> x = pd.DataFrame([[1,0],[-2,3]]) >>> y = pd.DataFrame([[-1,1],[4,2]]) >>> x.dot(y) 0 1 0 -1 1 1 14 4 >>> x * y 0 1 0 -1 0 1 -8 6 x %o% y はわからない逆行列もnumpyに頼る感じ行列の次元ごとに演算を適用する applyでaxisで行か列かを選択する。applyはよく使う >>> x 0 1 0 1 0 1 -2 3 >>> x.apply(sum, axis=0) #colsum 0 -1 1 3 dtype: int64 >>> x.apply(sum, axis=1) #rowsum 0 1 1 1 dtype: int64
- テクノロジー
- 2013/12/26 19:10
- pandas
- python
- tech
- tips
逆引きPandas (ベクトル編)
7 users
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pandas本はpandasの話がメインなので逆引きがないのが辛いかなと思う。pandasに慣れると手放せないけど☆
- テクノロジー
- 2013/12/25 20:31
- python
- tech
読み返すことで新たな発見のあるビジネス本
3 users
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最近ビジネス本を読んでないしちょっと飽きた感じもするので、新刊は当分読むこともないかと。ということで、ポストイット貼ってあったりブックオフに売らずに残っている中で役に立った本を選んでみました。個人的には仕事と幸福、そして人生についてはお気に入りの本ですね。経営の教科書コンサルタントの秘密起業のファイナンスアイデア・バイブル仕事と幸福、そして人生についてアントレプレナーの教科書
- 政治と経済
- 2013/10/29 00:48
- work
- book
ggplot2のPython実装ができてた
12 users
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pandasを使い始めてから、「Rのメリットってggplot2だけだよなー」と思っているんだけどggplotが実用的になったら、もうPythonでやりたいことは完結するよなーと思った。ちなみにちょっと動かそうとしたけど、動かなかったので、GitHubの画像を載せておく。あとでコードリーディングする。
- テクノロジー
- 2013/10/09 21:23
- pandas
- Zenback
- python
- github
- tech
- プログラミング
FlaskでリアルタイムWebアプリが作れるようになって素晴らしい
11 users
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from flask import Flask, render_template from flask_sockets import Sockets app = Flask(__name__) sockets = Sockets(app) @sockets.route('/echo') def echo_socket(ws): while True: message = ws.receive() ws.send(message) @app.route('/') def hello(): return render_template('hello.html') if __name__ == '__main__': app.run() <!doctype html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Document</
- テクノロジー
- 2013/10/02 20:30
- flask
- WebSocket
Python+Selenium+PhantomJSが快適すぎる
32 users
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Selenium便利なんだけど、ブラウザ立ちあげないといけないのはサーバーで使いにくくて不便だよなと思っていたのだけどPhantomJS使えることを知ったので早速遊んでた。なにやりたいかというとGoogle Patent Searchから特許ID抜き出したいのだけど、Python+Selenium+PhantomJSの組み合わせでできることがわかった。 from selenium import webdriver import time driver = webdriver.PhantomJS() driver.get("https://www.google.co.jp/webhp?hl=ja&tab=ww&authuser=0#authuser=0&hl=ja&q=python") print driver.current_url time.sleep(2) driver.save_sc
- テクノロジー
- 2013/09/18 19:44
- PhantomJS
- selenium
- python
- webdriver
- tech
PyCon APAC 2013で発表してきた
9 users
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Pythonでオフィスのドキュメントを扱うというお話をしてきましたのでスライドをアップロードしました。
- テクノロジー
- 2013/09/15 14:08
- Python
PyCon APAC 2013で発表することになった
5 users
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PyCon APAC 2013でpythonを使ったdocx,xlsx,pptx作成の話をさせていただけることになりました。というのは宣伝で、応募に至るまでの経緯をちょっと書いておきます。僕は製薬業界にいる関係でchemoinformaticsとかbioinformaticsとかmolecular docking simulationをずっとやっていたので、ライフサイエンス系でのpythonの適用事例くらいなら50分くらい余裕でしゃべり続けられるなぁということで当初はそういう応募をしようかなぁと考えていたんだけど、science with pythonのほうでも似たようなトークを応募するみたいだったんで、やっぱやーめた、放置。締め切りみたいな流れで6月は終わったわけです。で、7/9まで締め切り延長になったけど別に応募する気ないしー参加するだけでいいやーと思って過ごしていたのだけど、締
- テクノロジー
- 2013/08/01 19:41
- Python
GitHub版Fastladderをインストールしてみた
12 users
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5年くらい動かしているオープンソース版Fastladderだけど、この５年のうちにヒトの異動なんかでゴミユーザーが溜まりまくったり、メンテも大変だったり（今はsupervisordで動かしている）と、そろそろ新しくしたくなったので、昨日今日で仮想環境から稼働までさせた。尚OSはFedora17で、FastladderはGithub版です。 Rubyのインストール 2.0.0-p247を入れたんだけど、OS側のライブラリのヘッダファイルが足りなくて何度もコンパイルしなおしたのでストレスフルだった。ちなみにrbenvは使ってない。 yum install sqlite sqlite-devel yum install zlib zlib-devel yum install openssl openssl-devel yum install libxml2 libxml2-devel yum
- テクノロジー
- 2013/07/31 21:21
- Fastladder
- RSS
- tech
ISO 8601の日付フォーマットをPythonでparseするには
5 users
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tuple_time = time.strptime("2004-06-03T00:44:35", "%Y-%m-%dT%H:%M:%S") とやる場合にはtimezoneがパースできない。 "2009-06-10T19:00:00+09:00" こういうやつはダメ。こういうときにはdateutilを使えばいい。
- テクノロジー
- 2013/07/27 03:04
- python
RでWebアプリの作れるShinyというライブラリ
15 users
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@harumakiyukkoがShinyをtweetしてたので、今週末の読書会のサンプルコードをShinyで書くかと思ったんだけど、よさげな題材が見つからなかったので保留中。 Tutrial はじめてのShiny これは分析者のための分析者による分析者のためのウェブアプリなので、非分析者との橋渡しにはならないだろうな。
- アニメとゲーム
- 2013/07/21 13:57
- tech
- アプリ
- ゲーム
- WEB
入門機械学習の6,7章を読んだ
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3連休の初日はグダグダしていたのだけど、残りの2日はそれなりに時間を確保してひと通り読んだので、積み残したところをメモヘルドアウトデータって言い方あまり聞いたことなかった Rのoptim関数 curve(sapply( func...))がちょっと良くわからんので調べるリッジ回帰を理解した。というよりバイアス-バリアンス分解がちゃんと分かった気が .Machine$double.eps 暗号解読のコードを走らせると30分くらいかかる PRML読みなおす
- テクノロジー
- 2013/07/15 15:53
- 数学
- tech
ChEMBLのデータからMMP用のsdfセットを作成する
3 users
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pychembldb使えば楽勝だというということの証明をしようと思ったが、意外に面倒くさかった。ヒトのアッセイ系信頼レベルマックス(Direct single protein target assigned) アッセイのタイプはBinding という条件でデータを引っ張ってくる。その後構造数<2のファイル（MMPにならない）を削除して、メタデータ(アッセイID, Uniprotのアクセッション番号、一般名称、データ元のジャーナル)を吐き出したあと、活性データをTSVに出力するようにしている。最初はsdfのほうに活性情報も付けておけば楽勝じゃないかと思ったが、スキーマ見てたら測定タイプが正規化されてないうえに、AssayじゃなくてActivityのほうについてることに嫌な予感がしたので調べた。やはり、pIC50とIC50が混在してたり、InhibitionとIC50が混在していた。
- テクノロジー
- 2013/07/09 21:07
創薬にredmineを持ち込むという無理ゲーに突っ込むか否か
3 users
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去年辺りから色々思うところがあって、ここのところまとめていくつか社外発表したし、原稿も書いたしでそろそろアレかなぁと思っていて腑抜けみたいなみたいなノリで過ごしてたのだけど、先週、他業種の方々と色々と話をする機会があって、結局のところ自分は無理ゲーを言い訳にしてなすべきことをなしてないだけじゃないか！と自省したので、創薬にredmine的なものを持ち込むところまでは頑張るか頑張るまいかと悩み始めたのであった。というあたりで悶々していた一週間だった。そんなわけでちょっと創薬系のエントリ連投というアクセス数を確実に減少させる悪手を繰り返していた。自分の技術力がそれなりにあがったのと、ライブラリとか充実してきてて、チーム組まなくても独りでそこまでは到達しそうかなぁという感触がつかめたというのが1つ、いきなりredmine的なものを持ち込もうとしても上手くいくチャンスがゼロなので、仕事をやり慣
- テクノロジー
- 2013/06/29 19:37
Shizuoka.py #2をやります
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7/6@静岡です。前半はフロントエンドな話、後半はサーバーサイド（サーバー管理的な）の話になっています。前半は、みんな大好きパターン認識から、Pythonで書いてjavascriptにコンパイルするっていう話と、Pythonでスマホアプリを作っていくという夢が広がる系の話ですね。後半はサーバーの管理を楽にする構成管理ツールの使い方という実務的な内容になる（のかな？）個人的にansible,fabric(+cuisine), envassertの使い分けをいまいち理解していないので楽しみなトコロ。タイムテーブルに若干余裕があるので、入門的な話を入れたいのだけど、もし聞きたい話があればATNDのコメント欄にでも書いておいて貰えれば。もちろん「発表したい」も歓迎です。
- テクノロジー
- 2013/06/11 07:17
- python

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