Feature engineering is an informal topic, but one that is absolutely known and agreed to be key to success in applied machine learning. In creating this guide I went wide and deep and synthesized all of the material I could. You will discover what feature engineering is, what problem it solves, why it matters, how to engineer features, who is doing it well and where you can go to learn more and ge

Our Java courses are 100% practical and up-to-date. You’ll learn Java Core, Maven, Git, Spring (Core, MVC, Security, Boot), Hibernate. All the essentials of the profession – and nothing unnecessary. All of our students participate in teams in real projects, remotely. You’ll sharpen your theory, gain teamwork skills, and gain practical experience for your resume.

7 Steps to Mastering Machine Learning With Python There are many Python machine learning resources freely available online. Where to begin? How to proceed? Go from zero to Python machine learning hero in 7 steps! Getting started. Two of the most de-motivational words in the English language. The first step is often the hardest to take, and when given too much choice in terms of direction it can of

こんにちは．Machine Learning Advent Calendar (MLAC) 2013の14日目を担当します，[twitter:@kisa12012]です．普段は博士学生として，各地を放浪しながら機械学習の研究をしてます．今回の記事はボストンで執筆しています．現地時間(EST)での締切は守ったのでセーフ…ですよね？ 本日は機械学習の技術的な内容の話ではなく，筆者が実践している機械学習関連の情報収集方法について纏めます*1．大きく分けて，学会情報の管理・論文情報の収集・その他の三種について述べたいと思います．今回のトピックの多くは他の分野にも通用する話になっているかと思います．他の分野の方がどのように情報収集されているのかも気になるところです． 学会情報の管理 まずは学会情報の管理についてです．機械学習に関連するカンファレンスは（特に近年乱立気味で）非常に沢山あります．全てをチ

はじめに 『統計にそんなに詳しくないけど、機械学習とかのモデルを自分で実装してみたい！』 ってことよくありますよね？ 『そんなこと全くないわー（#^ω^）』って思った人も素直になってください。 絶対に一度は思ったことがあるはずです。 とくにPythonでロジスティック回帰を実装したいと思ったことがある人は多いと思います。 多いはずです。 ここでは、統計の知識をヌルくと説明しつつPythonで実際に動くLogistic回帰モデルを実装します。 統計に詳しくない方でも無理なく出来るよう、統計の説明➔実装 を1ステップづつ進められるようにしました。 なんでかんで、統計モデルとか機械学習も自分で実装しながら覚えると効率がよかったりします。 この記事の対象読者 基本的にはデータサイエンスに多少興味ある方向けです。 ロジスティック回帰って聞いたことあるけど、よくわからん 上司がロジスティック回帰でクラ

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日本語を扱うPythonプログラマ(with Python2)にとっての最大の天敵(過言)、UnicodeEncodeError。 昨日横の人がその餌食となり、その解決の手助けをしているうちに自分の中でPython2での文字列処理の方向が少し整理できた。(近いうちにPython3バージョンもまとめたい) 個人的結論 バイト文字列/ユニコード文字列のどちらを扱っているかを常に意識しておく。 (基本的に)プログラム内ではユニコード文字列を扱い、標準入出力とやり取りする際(ex. print)にはバイト文字列に変換する。 バイト文字列とユニコード文字列 バイト文字列は特定のエンコード方式(ex. utf-8)でエンコードされており、リテラルでは'あいう'のように表現する。一方、ユニコード文字列はUnicodeのコードポイントを並べたものであり、リテラルではu'あいう'のようにuをつける。 (py

I'm confused on what an immutable type is. I know the float object is considered to be immutable, with this type of example from my book: class RoundFloat(float): def __new__(cls, val): return float.__new__(cls, round(val, 2)) Is this considered to be immutable because of the class structure / hierarchy?, meaning float is at the top of the class and is its own method call. Similar to this type of

日本語の文章を単語に分割するには形態素解析を使います。日本語の形態素解析には、ChaSen、MeCab、Yahoo!形態素解析などがあります。ナイーブベイズを用いたブログ記事の自動分類（2010/7/3）でMeCabをPythonから使う方法を簡単にまとめましたが、MeCabはよく使うので再度まとめ直して独立したエントリにしました。Yahoo!形態素解析の使い方は、Yahoo!形態素解析API（2009/4/15）で書きました。 Windowsへの導入方法 MeCabは高性能な形態素解析モジュールでPython、 Ruby、Perl、Javaなどさまざまな言語から使えます。Mac OS XとLinuxでは簡単にコンパイルしてインストールができるのですが、WindowsではMinGWやVisual Studioのインストール、コードの修正が必要でかなり面倒くさい。そこで、Pythonモジュー