学習 scrapbox 試行メモ

scrapbox.io

開発 機械学習入門(classifier algorihm)

メモ：学習と予測に使用するアルゴリズムを選定するために
　　　適合率をチェックする必要がある。

allAlgorithms 取得サンプル
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

# classifierに属するアルゴリズムを一括取得
warnings.filterwarnings('ignore')
allAlgorithms = all_estimators(type_filter="classifier")

# 各アリゴリズムのオブジェクト
for(name, algorithm) in allAlgorithms:
clf = algorithm()
clf.fit(x, y)
clf.predict(x)

開発 テスト自動化入門(selenium, chromedriver)

■事前準備 １：pyrhon3インストール
www.python.org
※安定板、64bit版のインストーラを選択すること
　インストール時に環境設定を設定しておいたほうが使いやすい

■事前準備２：seleniumインストール
pip install selenium

※プロキシで失敗する場合の回避方法
>set https_proxy=http://プロキシID:パスワード@プロキシサーバ:8080
>set http_proxy=http://プロキシID:パスワード@プロキシサーバ:8080
>setした後に
>pip install selenium
Collecting selenium
Downloading ...
Successfully installed selenium-3.141.0 urllib3-1.25.8
You are using pip version 9.0.1, however version 20.0.1 is available.

■事前準備３：chromedriverのインストール
chromedriver.chromium.org
※chromeのバージョンにあったものを選択すること
　OSに合致したものを選択すること
　例）ChromeDriver 79.0.3945.36
　　　Google Chrome 79.0

開発 機械学習入門(sklearn for iris)

#基本的な学習とテストの仕方(iris.csv))
#以下からダウンロードする※Rawを選択する
#github.com

#ライブラリ読み込み
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

# データの読み込み
iris_data = pd.read_csv("iris.csv", encoding="utf-8")

# データをラベルと入力データに分離
y = iris_data.loc[:,"Name"]
x = iris_data.loc[:,["SepalLength","SepalWidth","PetalLength","PetalWidth"]]

# 学習用8割とテスト用2割に分離
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size = 0.2, train_size = 0.8, shuffle = True)

# 学習（アルゴリズム指定）
clf = SVC()
clf.fit(x_train, y_train)

# 評価する
y_pred = clf.predict(x_test)
print("正解率 = " , accuracy_score(y_test, y_pred))

開発 環境再構築メモ３(lesson repository)

#githubで学習用リポジトリを作る

1.githubにログインする.
2.リポジトリの名前を決める
3.初期設定を必要に応じて変更する
4.リポジトリを作成する

echo "# Sandbox" >> README.md

git init
git add README.md

git commit -m "first commit"
git remote add origin https://github.com/user/Sandbox.git

git push -u origin master
…or push an existing repository from the command line

開発 環境再構築メモ２（git, github）

■gitインストール
gitforwindows.org

■empty Git repository
xxxxxxx@DESKTOP- ~ (master)
$ git init
Initialized empty Git repository in C:/Users/xxxxxx/.git/

■sampleファイル
xxxxxxx@DESKTOP- ~ (master)
$ echo "# test" >> README.md

xxxxxxx@DESKTOP- ~ (master)
$ git add "C:\Users\xxxxxxx\workspace\README.md"

■commit
xxxxxxx@DESKTOP- ~ (master)
$ git commit -m "first commit"
[master (root-commit) 28ac58a] first commit
1 file changed, 1 insertion(+)
create mode 100644 workspace/README.md

■checkout
xxxxxxx@DESKTOP- ~ (master)
$ git checkout -f

■github紐づけ
xxxxxxx@DESKTOP- ~ (master)
$ git config --global user.email "user@gmail.com"

xxxxxxx@DESKTOP- ~ (master)
$ git remote add origin https://github.com/user/lesson.git

■master
xxxxxxx@DESKTOP- ~ (master)
$ git push -u origin master
To https://github.com/user/lesson.git
* [new branch] master -> master

開発 環境再構築メモ１(Anaconda, python)

Anacondaをインストールして開発環境を再作成。
www.anaconda.com

あとは必要に応じて...
(base) C:\Windows\system32>pip install opencv-python
・・・
Successfully installed opencv-python-4.1.2.30

(base) C:\Windows\system32>pip install --upgrade tensorflow==1.15.0
・・・
Successfully built gast termcolor absl-py opt-einsum
Successfully installed absl-py-0.9.0 astor-0.8.1 gast-0.2.2 google-pasta-0.1.8 grpcio-1.26.0 keras-applications-1.0.8 keras-preprocessing-1.1.0 markdown-3.1.1 opt-einsum-3.1.0 protobuf-3.11.2 tensorboard-1.15.0 tensorflow-1.15.0 tensorflow-estimator-1.15.1 termcolor-1.1.0

(base) C:\Windows\system32>pip install --upgrade keras==2.1.4
・・・
Successfully installed keras-2.1.4

(base) C:\Windows\system32>cd C:\Users\xxxxxxx\Documents\workspace\src\Sample

読書 彼女は1人で歩くのか？

こどものひなまつりの日.
一挙手一投足に拍手がされる時期。
両親の送迎も終わり一段落ついた。
こんなとき何を読むかだと技術書より小説だろう。

彼女は一人で歩くのか? Does She Walk Alone? (講談社タイガ)

人工細胞の移植技術によって人間の寿命は半永久的になった時代
資本主義が崩壊した後にくる持続可能性を合理的にデザインした社会
この社会はいったい誰のものなのか。

• • • • • • -

理想的な環境のなかで生きる人々が緩やかに死んでいく世界
子孫が生まれない閉塞感の打開策を模索する
人間から生まれた人間と人間によって作られた人間は判別できないほどだ
差を測定/把握することで、その差を埋める解を得ることにもなる

開発 WEBブラウザ開発環境 Colaboratory

すぐに使える! 業務で実践できる! Pythonによる AI・機械学習・深層学習アプリのつくり方

深層学習や機械学習をブラウザor自マシンで試すためのノウハウがまとまっている
サンプルプログラムを利用し、実際に体験しながら機械学習をを学習する解説書。

キーワード
：Python、機械学習、深層学習、自然言語処理、Jupyter Notebook、
：形態素解析、ディープラーニング、OpenCV

Googleアカウントがある方はいかにアクセスするとpythonの実行環境が手に入る。
（というか環境を構築する必要がない。
ブラウザ上でpythonのコードを記述、ブラウザの実行ボタンを押すと、実行結果がブラウザで確認できる。）
colab.research.google.com

読書 お伽草紙

お伽草紙

印象的な言葉メモ
昔話の登場人物の心情が自由に描かれる。
変わらない人間の未熟さ、可憐さ、教訓となる言葉。

性格の悲喜劇といふものです。人間生活の底には、いつも、この問題が流れてゐます
好奇心を爆発させるのも冒険、また、好奇心を抑制するのも、やつぱり冒険…
美しい花が咲いてゐると信じ得た人だけが、何の躊躇もなく…向う側に渡つて行きます
野心があるから、孤独なんて事を気に病む
客を迎へて客を忘れる…
お互ひ他人の批評を気にして、泣いたり怒つたり、ケチにこそこそ暮してゐる陸上の人たちが、
たまらなく可憐で、さうして、何だか美しいもののやうにさへ思はれて来た…
まことに無邪気と悪魔とは紙一重である
絶対の強者は、どうも物語には向かない
優しい言葉だけは、ごめんだ…
年月は、人間の救ひである。 忘却は、人間の救ひである