・コマンドプロンプトを立ち上げて下記コマンドを1つずつ入力 $ pip install -U pip $ pip install jupyte ・コマンドプロンプトでjupyter notebookと打って起動。 ↓ Keywords: ジュピターノートブック、ウィンドウズ、pipインストール（2018-7-27）

◆特徴 ・Python、JupyterNotebookをブラウザ上で使える（PCの環境構築不要）。 ・Tensorflow、Numpy、Matplotlib、Pandas、Keras、Chainer等が予め用意されている。 ・GPU環境 その1. lena画像を表示する・下記実行で画像をアップロードするためのアイコンが…

◆ IF文 （1）変数ｘ、ｙの合計が20本より多いかどうかで条件分けして、表示内容を変える。 x = 15 y = random.choice([4, 5]) print('x=' + str(x)) print('y=' + str(y)) if x + y < 20: print('20本注文する') else: print('注文しない') ◆ 比較演算子 ・…

◆目的： ・機械学習における数学的なモデルとか誤差関数、学習etcのキホンを確認。◆機械学習の3ステップ ・数式モデル→誤差関数→パラメータ調整 ◆線形分離の例 ・例えば感染or非感染を直線で分離する場合には、下記の式を使う。 y=ax+bのような形式ではない…

◆目的： ・XORゲートをSVMで学習させる。◆XORゲート ・排他的論理和の論理ゲート。 ◆コード全体 #socym本の写経、p.150 2017-9-1 #サポートベクターマシンsvmのインポート from sklearn import svm #データの用意 xor_data = [ [0, 0, 0], [0, 1, 1], [1, 0,…

◆目的： 関数がどのようなものか確認する。◆関数について ・書式 def 関数名（引数）: 処理 ● returnって? ・関数の計算結果を返す。 例：関数 y=x^2 があるとして、x=1,2のときの出力の和 f(1)+f(2)を求める。 def f(x): return x ** 2 print (f(1)+f(2)) ⇒…

◆目的： ・tensorflowでの計算の基本的な考え方を確認する◆例：「ａ＋ｂ」の足し算をする ・例えば、 10＋20＝30 を計算させる。・変数vを定義して"10+20"の値を代入して表示 ・tensorflowでの処理の流れはこんな感じ ◆コード（その1） import tensorflow as…

◆import sysって？ ・sysモジュール（様々な変数や関数が含まれている）をインポートしている。sysモジュール以下すべての変数＆関数を“sys.を先頭に付ける形で利用できるようする。 ・ちなみにimport文は、import {.pyを除いたファイル名}構文 >>>import sy…

◆目的： ・ORゲートの分離境界モデルを学習させる ・巣籠本（2017）の93ページ～◆ORゲート ・いずれか一方の入力が1であれば、出力が1となる回路。・大まかな流れ◆実装： （1）まずいつもの import numpy as np import tensorflow as tf （2）パラメータの定…

◆ 目的： ・Tensorflowのインストール◆ 環境 ・Windows10 ・Python、Anaconda環境は構築済み（1） 以下のコマンドを実行 pip install tensorflow （2017.7.17.）

◆ インストール（Mac） pip install keras

◆目的： データのプロットやグラフを表示する◆練習いろいろ 1. グラフの表示etc （1）10個の乱数データを生成してグラフにプロットする。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ・乱数の生成、分散図、ラベル #.randは0～1の範囲で乱数生成 x…

【MacOS、Sierra、Chainer、wget1.16、インストール】◆ 目的（その1）： Chainerをインストールしてサンプルプログラムを動かすところまで。1. Chainerをインストール ・chainer 2.0.0 $ pip install chainer2. Chainer公式サンプルプログラムを実行 （1）サ…

◆ 目的： ウィルスの感染を分類する、したい。◆ キーワード： ロジスティック回帰、二項分類器、境界線、直線、確率0.5、シグモイド関数、データのランダム生成、確率の最大化、最尤推定法、統計学、誤差関数、log、pandas、DateFrame、行列T、ブロードキャ…

# 2017-5-21 ソシム スクレイピング本 # 218ページ〜 BMI計算、CSVファイル # 予め用意したCSVファイルを使って、BMI分類を学習 # 交差エントロピ、ソフトマックス、勾配法 import pandas as pd import numpy as np import tensorflow as tf # 身長,体重,ラ…

◆目的： ・mnistデータをオートエンコーダで学習してみる。◆キーワード： ・Tensorflow、オートエンコーダ、エンコード／デコード、mnist・まず読込み。tensorflowのチュートリアル。mnistデータをダウンロード。 import tensorflow as tf from tensorflow.e…

◆ 参考とした記事「ディープじゃないディープラーニングをNumPyのみで超簡単実装してみた」 ☞ フィッシャーのあやめデータセット使用する。 ※3種類のあやめに関し、ガクの長さ、幅、花弁の長さ、幅等を測定したデータ # Qiita ディープじゃないディープラー…

◆Scikit learnの8x8digitを触ってみる @ 2017-5-14 # Scikit learnではじめる機械学習 p.223＠Pythonの教科書 # Scikit learnは予めダウンロード 2017-5-14 from sklearn import datasets # sklのデータセット読込み digits = datasets.load_digits() # imag…

◆関数の基本 （1）かけ算をする関数 def mul(a,b): '''かけ算の関数''' # docstring return a * b print(mul(3,4)) => 12（2）円の面積を計算する関数 #関数の基本と引数、リターン def circle(radius): result = radius * radius * 3.14 return result circ…

◆tensorflow動作テスト用のプログラム（1）”Hello World!”を表示させる import tensorflow as tf hello = tf.constant('hello World!') sess = tf.Session() print(sess.run(hello)) （2）単純な行列計算をするプログラム # XとYの積を求めるプログラム impo…

◆mnistデータを用意 ・トレーニングデータが60000（画像＆ラベル）、テストデータが10000（画像＆ラベル） ・ゼロから分かるディープラーニングのgithubからダウンロード ◆ 内容 t_train, t_train, x_test, t_test ◆さわりはじめ （1）とりあえず”dataset.mn…

◆Python＆機械学習関連の用語 ・パーセプトロン…重み設定の作業が人手。活性化関数がステップ関数。@魚本 ・ニューラルネットワーク…ニューロンのつながり方はパーセプトロンと何ら変わりなし。多層で、シグモイド関数などの滑らかな活性化関数を使用するネ…

◆ベクトルを作る・いじる ☞ ”array” ・・・要素指定で配列を生成する print(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])) => [[1 2 3] [4 5 6]] ☞ ”arange”・・・連番の配列を作る print(np.arange(5)) # start = 0 (default), end = 5print(np.arange(1,5)) # start …

◆MNISTデータのダウンロード（jupyter） ☞ INTERFACE(2017年3月号の67ページ～写経) ・次のコードでデータダウンロード from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) ・４つ…

◆Python画像処理の写経 （1）画像を読み込んで表示する import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt img = plt.imread('***.jpeg') plt.imshow(img)plt.show() （2）画像の保存 plt.imsave('***.jpeg', img) （3-1）白黒の3x3ピクセル画像の作成＆表…