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数式をnumpyに落としこむコツ View more presentations from Shuyo Nakatani という発表を Tokyo.SciPy #2 でさせてもらったのだが、発表＆資料作成の時間の関係で、実際に数式を解釈する例を2つしか入れられなかったのが残念なところ。 今、社内 PRML 読書会で 13章の隠れマルコフをやっつけていて、その Baum-Welch の更新式がちょうどいい題材になっていることに気付いたので、ここで取り上げてみる。 (PRML 式 13.36) 結構複雑な印象のある数式だが、こいつも資料の流れに従えば簡単に実装できてしまうことを見ていこう。 数式を読み解く 数式を書き換える numpy に「逐語訳」する というわけでまず「読み解き」だが、これが一番重要なステップ。 特に今回の式の場合は , , の正体をちゃんと見極めておかないといけない。 「正
Copyright (c) 2005 Dave Kuhlman. All Rights Reserved. This software is subject to the provisions of the MIT License http://www.opensource.org/licenses/mit-license.php. Abstract This document provides an outline for a course on NumPy/SciPy. PyTables and Matplotlib are also discussed. 1 What is SciPy? SciPy is both (1) a way to handle large arrays of numerical data in Python and (2) a way to apply
Thesaurus of Mathematical Languages, or MATLAB synonymous commands in Python/NumPy The idea of the "Mathesaurus" is to provide a quick reference for switching to open-source mathematical computation environments for computer algebra, numeric processing and data visualisation. Examples of well known systems are Matlab, IDL, SPlus, with their open-source counterparts Octave, Scilab, Python (with Num
This webpage contains the code and other supporting material for the textbook "Machine Learning: An Algorithmic Perspective" by Stephen Marsland, published by CRC Press, part of the Taylor and Francis group. The first edition was published in 2009, and a revised and updated second edition is due out towards the end of 2014. The book is aimed at computer science and engineering undergraduates studi
Peter Norvig / 青木靖 訳 先週、2人の友人(ディーンとビル)がそれぞれ別個にGoogleが極めて早く正確にスペル修正できるのには驚くばかりだと私に言った。たとえば speling のような語でGoogleを検索すると、0.1秒くらいで答えが返ってきて、もしかして: spelling じゃないかと言ってくる(YahooやMicrosoftのものにも同様の機能がある)。ディーンとビルが高い実績を持ったエンジニアであり数学者であることを思えば、スペル修正のような統計的言語処理についてもっと知っていて良さそうなものなのにと私は驚いた。しかし彼らは知らなかった。よく考えてみれば、 別に彼らが知っているべき理由はないのだった。 間違っていたのは彼らの知識ではなく、私の仮定の方だ。 このことについてちゃんとした説明を書いておけば、彼らばかりでなく多くの人に有益かもしれない。Googleの
二階堂愛 (Itoshi NIKAIDO) が綴る Hacking is beliveing な日常_ Google App EngineとChart APIを使って簡単な遺伝子発現データベースを作ってみた 徹夜のサンプリングの合間にプログラミングをすると、最後までテンションが下がらないライフハックを発見した。しかし寝ぼけた頭で、研究に使うプログラムは書きたくない。そこで前から hack してみたかった Google App Engine と Google Chart APIで遊んでみることにした。Google App EngineはGoogleのサーバと開発環境を使ってウェブアプリを作るフレームワークみたいなもの。Google Chart APIはデータを渡すとグラフを返してくれるウェブサービス。 しょぼいが、Pythonを思い出しつつGAEとGCAを覚えつつサンプリングしつつ書いたの
Citation: Bassi S (2007) A Primer on Python for Life Science Researchers. PLoS Comput Biol 3(11): e199. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.0030199 Editor: Fran Lewitter, Whitehead Institute, United States of America Published: November 30, 2007 Copyright: © 2007 Sebastian Bassi. This is an open-access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License, which permits
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー いやー，multiprocessingモジュールイイよ。パねえよ。要はプロセス間通信を行うときに便利なパッケージで，threadingと似たようなAPIなのでGILが回避できてマルチプロセッサとかマルチコアの性能を有効に使えてウハウハとか，リモートマシンにあるプロセスと通信したりオブジェクトをやりとりしたりできてウハウハとか，まあそういうモノです。これでおっきしない奴は技術者として大切な資質を失っていると思うよ。べつにおっきしなくてもいいんだけど，そういう奴とは一緒に仕事したくないよ。 ドキュメントのイントロダクションを超訳してみたです。 はじめに multiprocessingはth
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