ころがる狸

ころがる狸のデータ解析ブログ

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【Conditional GAN】仕組み解説と画像生成の結果

こんにちは、Dajiroです。今回の記事では【ConditionalGAN】(条件付きGAN, CGAN)についてご紹介します。GANという機械学習技術を用いることで乱数から画像を自動生成できますが、CGANを用いるとどのような画像を生成するか条件付きで指定することができるよ…

【Matplotlib】棒グラフの数値挿入と軸ラベルの調整

こんにちは。6月に入りさっそく蒸し暑い日が続いています。そろそろエアコンをつけても良い時期ですね。今回はMatplotlibの棒グラフの制御方法に関して紹介します。 はじめに 棒グラフへの数値の挿入 軸ラベルの調整 グラデーションの追加 はじめに 本ブログ…

【Python】生産性を上げる、簡単便利なPythonテクニック9個

こんばんは。今日は雨が降り外が涼しいです。そろそろ東京にも梅雨入りの季節が近づいてきたでしょうか。2020年の夏も間近です。 ==================================== 本記事では、私が良く使うPythonの簡単で便利な9個のテクニックをご紹介します。基礎的…

【深層強化学習(DQN)】Q値で分かる深層強化学習

こんにちは。今日は、強化学習に関する入門記事を書きたいと思います。強化学習はニューラルネットワークとはまた違うノウハウがあり、腑に落ちるレベルでの理解をするのがなかなか難しい技術だと思います。実際、私は昨年初めて強化学習の勉強をしましたが…

【Matplotlib】図の枠線の太さを調整する方法

こんにちは。今日は、Matplotlibの作図方法について取り上げます。これについては既に多くの日本語記事が存在していますが、最近Matplotlibでの図の枠線の太さの変え方で大いに悩んだため、いくつかのケースについて記事にしてまとめることにしました。論文…

【NetworkX+Python】NetworkXの使い方とグラフデータ可視化

こんばんは。先日、Graph Attention Networksに関する解説記事を書きました。ここではグラフデータを読み込んで、グラフの頂点に割り当てられたラベルを予想するというタスクを解きました。データセットには論文の引用関係を示したCoraデータセットを使いま…

【日本の人口分布】matplotlibで日本の人口分布を可視化

こんにちは。ゴールデンウィーク4日目です。あっという間に残すところあと1日となりました。昨日、総務省が発表した日本の子供(0~14歳)の人口が39年連続で減少というニュースを見ました。恐らく今後も減少に向かうだろうということが予想されます…

【python+株価+statsmodel】ARIMAモデルでダウ平均株価を解析してみた

こんにちは。ゴールデンウィーク始まりましたね。とりあえずこの5日間は、機械学習・統計解析の勉強をしつつどうぶつの森で島を開拓する予定でいます! ・・・・・・・・・ 今日はpythonで時系列データの解析を行いたいと思います。時系列データというと株…

【pythonテクニック】説明文(docstring)でコードを読みやすく!

こんにちは。今日(2020/4/29)も天気がいいですね。窓をあけながら記事を書いています。皆さん、プログラムを書くときにdocstringはきちんと書いていますか?そもそもdocstringという単語を聞いたことはあるでしょうか。githubで有名ライブラリのコードを読…

【機械学習+外挿】機械学習モデルで外挿してみた

こんばんは。今日も機械学習を使った実験です。一般に機械学習は内挿は得意ですが外挿は苦手だと言います。というわけで、sin関数の一部を学習させ、外挿するとどうなるのかを実験して確かめることにしました。予測誤差を出力できるガウス過程回帰に加えて、…

【ガウス過程回帰】カーネルの紹介とボストン住宅価格予測

こんばんは。最近、ガウス過程回帰(Gaussian Process Regression, GPR)なる技術を勉強する機会がありました。誤差付きで予測できる便利な技術、と理解していますがGPRとニューラルネットワーク(NN)はどちらが予測精度が高いの?という素朴な疑問があった…

【pythonデコレータ入門】3分で理解するデコレータ

こんにちは。外は珍しく大雨で、朝からなかなか降りやみません。もともと外出自粛していましたが、こんな時は家に籠るに限ります(最近は籠ってばかり)。本投稿では、Pythonプログラミングをする上で有用ですがなかなか使いこなせないデコレータについて説…