AmazonLinux2にPython3.9をインストールする
タイトルの通りですが、インストール手順を以下に残しておきます。 ちょっと特殊ですが、Dockerコンテナ上で作業している前提です。(rootでログイン状態) Lambdaで機械学習用のプログラムを動かす際に、ライブラリをzipファイル化してLambdaレイヤーとしてアップロードしないといけないので、そのために上記のような環境を作りました! 参考まで。
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タイトルの通りですが、インストール手順を以下に残しておきます。 ちょっと特殊ですが、Dockerコンテナ上で作業している前提です。(rootでログイン状態) Lambdaで機械学習用のプログラムを動かす際に、ライブラリをzipファイル化してLambdaレイヤーとしてアップロードしないといけないので、そのために上記のような環境を作りました! 参考まで。
numpyの理解を深めるために100問エクササイズに挑戦してみました。 今回は61問目から70問目までです。 61. Find the nearest value from a given value in an array. 62. Considering two arrays with shape (1,3) and (3,1), how to comp […]
前回はscikit-learnに付属するアヤメのデータを使って、ちょっとしたデータの分析を行いました。 今回は機械学習のアルゴリズムを使っていきます。 機械学習においては訓練と評価のプロセスがありますが、絶対にはやってはいけないのは訓練と評価を同じデータで行ってしまうことです。 機械学習の訓練においては、いかに汎化性能と呼ばれる一般的な精度を引き上げるかがポ […]
機械学習の復習として個人的なノートとして書いていきます。 今回扱うのはアヤメデータです。 「アヤメ?」と思うかもしれませんが、機械学習をちょっとかじったことがある人であれば、一度は触れるデータです。なぜかというと、機械学習で有名なライブラリにサンプルデータとして付属しているからです。 というわけで進めていきます。 データを読み込む 機械学習で有名なライブラリ […]
numpyの理解を深めるために100問エクササイズに挑戦してみました。 今回は51問目から60問目までです。 51. Create a structured array representing a position (x,y) and a color (r,g,b). 52. Consider a random vector with shape (100 […]
numpyの理解を深めるために100問エクササイズに挑戦してみました。 今回は41問目から50問目までです。折り返しです。 41. How to sum a small array faster than np.sum? 42. Consider two random array A and B, check if they are equal. 43. M […]
numpyの理解を深めるために100問エクササイズに挑戦してみました。 今回は31問目から40問目までです。 31. How to ignore all numpy warnings (not recommended)? 32. Is the following expressions true? 33. How to get the dates of ye […]
numpyの理解を深めるために100問エクササイズに挑戦してみました。 今回は21問目から30問目までです。 21. Create a checkerboard 8×8 matrix using the tile function. メソッド「tile」は与えた配列をタイル状に並べてくれます。 22. Normalize a 5×5 ra […]
numpyの理解を深めるために100問エクササイズに挑戦してみました。 今回は11問目から20問目までです。 11. Create a 3×3 identity matrix. メソッド「eye」は単位行列を返してくれます。 12. Create a 3x3x3 array with random values. 13. Create a 10&# […]
numpyの理解を深めるために100問エクササイズに挑戦してみました。 今回は最初の10問です。 1. Import the numpy package under the name np. キホンのキですね。 2. Print the numpy version and the configuration. 3. Create a null ve […]