ついにTensorFlow機械学習クックブック Pythonベースの活用レシピ60+が発売になりました！ 内容をざっと見たところ、TensorFlowを１から学習できるようになってるし、コードも充実しているしで、とても良書です。 とりあえず１章を読んでみたのですが、公開されているjupyternotebookで動かしながら読めるので、理解も深まるし、少しいじってみて失敗することもできるしで今のところ大満足です。 以下本の説明や１章の感想などを書いてみます。 購入 サンプルコード 本の目次 第１章の概要など １章のサンプルコードへのリンク １章のポイント １章を読む上で参考にした記事 個人的なこととか今後とか 購入 インプレスブックスの公式サイトからpdf版を買ってみました。表紙と初めの16ページほどがカラーで残りが白黒です（正確にはグレースケールと言ったほうがよいのでしょうか）。pdf版が

TensorFlow機械学習クックブックの２章を読みました。 詳解ディープラーニングで、TensorFlowに触れているのでそんなに難しいところはなかったですが、この本ではじめてTensorFlowという人は多分きついんじゃないかという感じ。 とりあえず今回は読み終わったという内容だけですが、次回くらいから何かしら応用をしたいところ。 第２章目次と概要とサンプルコードへのリンク 概要 サンプルコード 第2章をやる前に tensorboardの使い方(2.1節の場合) 2章のポイントと補足 2.3 入れ子の演算を階層化する<Recipe 10> 2.6 バックプロパゲーションを実装する<Recipe 13> 2.8 分類を行うための要素を組み合わせる<Recipe 15> 2.9 モデルを評価する<Recipe 16> 参考になったページ 第２章目次と概要とサンプルコードへのリンク 第2章

「コイン投げを行なって表と裏の出た回数を記録する実験を行っている途中で、裏の出た割合が高い時に、次からのコイン投げでは表が出やすいのか」ということが、毎週、金曜日に開催している犬４匹本の輪読会で、議論になりました。 この問の考え方はギャンブルをやる時などに、とても役立つ考え方なので整理しておきます。 以下、「問題」に状況を具体的に書きました。「問題」に解答した上でその後の文章をお読みいただければと思います。（この記事は、解答がすぐにわかり、大数の法則を理解している方は、読む必要がない内容だと思います。） 「問題」 問1 問２ 解答 問1解答 問2解答例 補足 大数の法則 ギャンブルの考え方 考え方 終わりに pythonのコード 輪読会 「問題」 問1 表と裏のでる確率が半々である、ゆがみのないコインがあります。 このコインを200回投げて、表が出た回数と裏が出た回数を記録します。 100

犬４匹本の輪読会などでどっぷりStanにはまっていて、Pythonから使えるPyStanに入門してみました。StanはRから使う人が多くて情報もRの方が多いんだけど、慣れているPythonから使えた方が楽なのでということで。 このシリーズではPyStanならではの使い方をなるべく書いていきます。Stanの使い方はアヒル本を見ていただくのが圧倒的にわかりやすいでしょうし、私も勉強中です。 Stanとは Pystanのインストール 簡単な線形回帰を動かしてみる データ作成 .stanファイル pystan.stan 可視化 まとめ Stanとは 高速なMCMCサンプラー モデルを書いて、データを入れればサンプリングしてくれる R、Python、Julia, などから使える 詳しくは、公式や公式（日本語）を参照 Pystanのインストール Pystanのインストールには、以下の手順を踏みますが、

前回から時間が経ちましたが、PyStan入門してみたシリーズの２回目です。 今回は１回目の内容に加えて、スタンモデル等の保存とモデルの読み込みをについての軽い内容です。 １回目の内容を含んだものをgistにあげました。これを見たほうが早いという方も多いでしょう。 前回の復習と今回の内容 sm = pystan.StanModel(file='liner.stan') fit = sm.sampling(data=stan_data, iter=3000, chains=3,thin=1) PyStanのMCMCは、上記のようにして １行目で.stanファイルのコンパイルを行い ２行目で、コンパイルしたStanModelに、辞書型のデータを入れてサンプリングをする という流れでした。 コンパイルもサンプリングも、モデルや環境にもよりますが時間がかかるので、毎度毎度やるのは大変です。 そこで、

半年に一度の技術書のお祭り(販売会である)技術書典3に行ってきました。感想や買ったものなどを書いておきます。 感想 本日は台風前の強い雨が降る中でしたが、大盛況でした。とても、ニッチな本が多く、ここでしか買えない本ばかりなので、雨でも多くの人が来たというところでしょうか。 前回は入場までに数時間並んだのですが、今回は整理券方式だったので、全くストレスなく入場することができました。さすが技術書典といったところです。 買った本 以下の3冊を書いました。数学の本が2冊と、tensorflowの本を1冊。どちらも数時間で売り切れなっていたようです。 思ったこと 自分の学んだことをアウトプットとして本の形にすることは楽しそうなので、次回は技術書典に出品する側に是非なりたいと思いました。 そのためにもこのブログに少しづつ色々書きためたいです。 思ったこと2 前回の技術書典で購入したこの本 splato

Juliaデータサイエンスワークショップ - connpassを実施することになって、Juliaを入れる必要があったので、メモとして書いておきます。 Julia0.6.1のインストールとjupyternotebookの起動 Julia v0.6.1のインストールとJupyter Notebookで使うまで - Qiitaという記事がqiitaにあったので、これを参考にしながら入れます。 記事にも書いてありますが、ビルドに時間がかかるようで、数時間かかりました。時間がある時にやるのが良いです。 番外編い書いた、Dockerを用いた環境構築をすることも可能です。 パッケージのインストール 必要なパッケージをインストールします。 "DataFrames" パッケージをインストールするためには、ターミナルでJuliaを立ち上げた後に、Pkg.Add('DataFrames')とやる形。 Julia

【更新後】更新後の本の内容 追記 この記事の内容は古くなり、技術書典で出す本の内容は変更となりました。 最新の情報は、技術書典４でKaggleと機械学習についての本を出します。 - currypurin’s diaryにまとめていますので、ぜひ参照ください。 Kaggle&機械学習の薄い本 技術書典３に遊びに行って、自分も技術書を書きたいと思って、はや３ヶ月。 currypurin.hatenablog.com 本日、２月４日が、技術書典４の応募サークルの当落発表日でしたが、無事に当選となり、４月２２日の技術書典４で薄い本をだせることとなりました。 書く本の内容は以下1.から3.のような内容で、目次は現状サークルカットの画像のとおり。 Kaggleのタイタニックチュートリアルで、色々なアルゴリズムを使って分析してみて、初サブミットをするというのがメイン。 アルゴリズムの説明も少しだけする。

KaggleのGrandmaster（グランドマスター）やmaster（マスター）という、もの凄く強そうな称号を聞きますが、 どのようにしたらGrandmasterやmasterになれるのか興味があったので、調べてみました。 以下、できるだけ詳細にかきとめます。 なお、この情報は、公式では、Kaggle Progression Systemに記載がある情報なので、英語が読める方はリンク先の情報にあたった方が正確です。 コンペの称号 Grandmaster（グランドマスター）とは master（マスター）とは メダルについて 称号をもらえる条件について Kernels（カーネル）とDiscussion（ディスカッション）での称号 カーネル 称号が与えられる条件 ディスカッション 称号が与えられる条件 Datasets（データセット）での称号 称号が与えられる条件 感想 更新履歴 関連エントリ

上場確定 2018年4月からオープン予定のインドの仮想通貨取引所である、Bitindiaにおいて、上場する通貨を決定するための投票が2月21日まで行われていました。 先ほど、公式ページと公式のtwitterにおいて、以下のようにXPが ONION, XIN, BCN, XVG, LSKとともに上場するとアナウンスがありました。 https://t.co/lqwAj7PswO Following tokens/coins have been shortlisted: #ONION, #XIN, #BCN, #XVG, #XP, and #LSK. Listing of the same shall be confirmed subsequent to the completion of documentation with respective tokens/coins.#bitindia

せっかく仮想通貨とPythonが軸のブログをやっているので、coinexchangeのapiを叩いてみたという記事を書いてみたいと思います。 今回やるのは、シンプルにターミナルからPythonのスクリプトを呼び出して、XP/BTCやXP/DOGEを表示するだけ。 Currently we are only providing a Public API which does not use authentication. We will be releasing API V2 with full trade and coin control functionality at a later stage. とcoinchangeのapiのページにあるように、現時点では、トレードなどができる機能は提供していないようです。 apiの説明 coinchangeのapiについては、どのように公式にどの

日本銀行作成のフィンテック特集号-金融イノベーションとフィンテック-（2018年2月7日）を読みました。 「概要資料」と「全文資料」とで二つ掲載されているけど、どちらも内容が充実しているし、とてもわかりやすいしで、特に日本と他国の状況がちゃんと整理されているから、仮想通貨やる人は全部よんでおいたほうが良いですよという感想を持ちました。（この手のやつは概要だけ読んで済ますことが多いけど、これはそれぞれ学べることがあるので両方読んだ方が良さそうです） 以下特に印象に残った箇所を、数点書き留めます。（印象に残った順） ビットコインの取引対象通貨のウエイト 本文では、 取引に占める日本円のシェアは 2017 年以降増えている（図表 3）。 で言及が終えられている図。 2017年は、人民元のウエィトが急速に下がってきて、日本円とウォンでの取引が増えてきて、ビットコインの価格は急上昇するけど、2018

何故かわかりませんが、ポムポムプリンのコラボ商品が目白押しなのでまとめておきます。 ローソンとファミマで同日にコラボ商品が発売されたり何かあったのだろうか、、、とても不思議だ。 ローソンのポムポムプリンまん カスタードクリーム味 寒かったから、ほかほかおやつであったまろう〜♡　じゃーん！　カスタードクリームたっぷりのポムポムプリンま〜ん☆　きょうからローソンで買えちゃうの〜♪ https://t.co/tU0rW5E34P pic.twitter.com/NqtGkXZnRp— ポムポムプリン【公式】 (@purin_sanrio) 2018年2月20日 2/20（火）ローソンでは「ポムポムプリン」とコラボした「ポムポムプリンまん カスタードクリーム味」を数量限定発売！中華まんがプリンの顔に！敷紙もオリジナルデザイン！なくなり次第終了。詳細→ https://t.co/8bVoiogBQQ

同人誌の国立国会図書館への納本について、以下のような記事が流れてきたので法律も含めて調べてみました。 sasamatsu.hatenablog.jp 法律 国立国会図書館への納本については、国立国会図書館法で次のように定められています。 第二十五条 前二条に規定する者以外の者は、第二十四条第一項に規定する出版物を発行したときは、前二条の規定に該当する場合を除いて、文化財の蓄積及びその利用に資するため、発行の日から三十日以内に、最良版の完全なもの一部を国立国会図書館に納入しなければならない。但し、発行者がその出版物を国立国会図書館に納書館に寄贈若しくは遺贈したとき、又は館長が特別の事由があると認めたときは、この限りでない。 （前２条は、国、地方公共団体についての規定であり、「前二条に規定する者以外の者」は一般の者を指しています） 上の法律のように、出版物を発行した時は、最良版の完全なもの１部