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プログラミング

【PythonでOpenCVを使う】ボケを検出、エッジを強調する、ぼかす方法を解説!

この記事では、Pythonから画像処理ライブラリーOpenCVを呼び出して、 ボケを検出 エッジを強調する ぼかす方法 について解説します。     ボケ検出、エッジ強調、ぼかしの実装方法   ※もしソースコードが表示されない場合は、以下のURLをクリックして開いてみてください。 gistへのリンク   以上、ボケ検出、エッジ強調、ぼかし方法の解説でした

OpenCVの基本操作・ファイル読み込み、RGB変換、ヒストグラム表示

OpenCVの基本操作、とくにファイル読み込み、RGB変換、ヒストグラム表示について解説します。   ファイル読み込み・RGB変換・ヒストグラム・画像回転など import cv2 from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np ポートレートモデルの未来さんの写真を使ってOpenCVの基本操作をする 元画像は以下のような感じ […]

【5分で読める!】pythonでpyfpgrowthを使って簡単に共起語・バスケット分析をしてみる

概要 pythonで簡単に共起語・バスケット分析する方法を紹介したいと思います。 話を簡単にするため、分析に使用する文章(データ)は、かなり短いものにしています。   そもそも共起語・バスケット分析ってなに バスケット分析についてwikiで調べると以下のように書いています。 バスケット解析(バスケットかいせき)とは、マーケットバスケット解析 (Market Basket Analysis […]

【日本語対応】NetworkX(V2)の使い方!最も行数が少ないPythonサンプル

日本語に対応した、NetworkX(v2.4)とpythonを使って、 簡単なネットワーク図を描画するための実装方法を紹介します。   概要 実装環境 実装時の環境は以下のとおりです。 Python 3.6.8 NetworkX 2.4   実装上のポイント 実装上のポイントを記載します。 FontPropertiesなど使って日本語のフォントを指定しないと文字化けする Net […]

問題を理解したらkaggleのコンペでソロ銀メダルをゲットした話

  kaggleに挑戦して7ヶ月目、Ion Switchingというコンペで、ついにソロ銀メダルを取ることができました!   へーーよかったですね~。 どんなチートをしたんだい? 公開されているカーネルを集めてアンサンブルでもかけていたのかい?   いいえ、それで銀メダル取れる人なんていないよ。 銀メダルの決め手になったことは、問題文の意図、背景を理解することでした。 […]

プログラマー(プログラミング)に向いている人とは?挫折しても大丈夫!

悩みあり 3ヶ月間C言語でプログラミングしてきた、ポインターでつまづきやる気が起きなくなった。向いてないのかな?どんな人が向いているのか知りたいな? 筆者 プログラミングなんて挫折しない人のほうが珍しいです。 ライバルが途中で挫折して消えていくから、市場では希少価値が高くなるんですね。   この記事では、以下の内容に付いて話します。 プログラマーは、どんな人が向いているか? 挫折から復活 […]

seleniumとpythonを使ったスクレイピングをyahoo知恵袋を例に解説!図に出力も

悩みあり スクレイピングはどのようにやるの? 集めたデータは、どのように活用するの?   というわけで、今回はYahoo知恵袋の質問の検索結果の取得および、質問の詳細ページの取得を例にスクレイピングの実装例を紹介します。 さらに、集めたデータの活用例としてword2vecとPCAを用いて近い単語をグラフにプロットする例も紹介します。   準備 まずは、スクレイピングするための必 […]

【pythonで自然言語処理】日本語版・word2vecで分散表現した単語を2次元に可視化する

スクレイピングでデータを集めてみたんだけど、10000行とかデータが多すぎて分析が面倒だよ。 なんかいい方法ないかな?     すべてのデータを見るなんて現実的ではないよね。 そんな事やっているのは、De○Aのkaggleの金メダリストくらいだよ〜。 今回は、日本語の類似単語を図に出す方法を解説するよ。 単語を図にプロットするとなんとなく傾向をつかめて良いよ♪   & […]

【pythonで自然言語処理】word2vecで分散表現した単語を2次元に可視化する

意味的に近い単語の分布を知りたい。そんなときは、2次元の分布図を作成するのが有効です。 kaggleで特徴量を調査するときにも役立つツールになります。 この記事では、word2vecによる分散表現、PCA(主成分分析)による次元圧縮(N次元から2次元へ)、単語を2次元の図にプロットする方法を解説します。 なお、word2vecによる分散表現についてはUdemyの自然言語処理の講座が参考になります。 […]

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