今年はワークショップに論文とおったのでNIPSに参加してきました。 会社への報告書をまとめたので、利益背反（？）にならない範囲＆＆個人的趣味のフレーバー載せて所感書いてみますね。 概要 NIPSなにそれ美味しいのって方はそもそもこの記事読まないと思い…
Fedoraやめて懐かしのdebian系列Ubuntuに乗り換えました。 安定安心のdebian系列。 Acrobat どうも最新のstableにはacrobatは無くなったらしい。ということで古いパッケージをとってきてインストールするようです。 ここにあるようにすればＯＫ．足りないso…
有益情報を見つけたので保存していこうかなと。 本当に、try-exceptionはちゃんと書くべきだよね！っていう。 Pythonでtry exceptの書き方と、エラー内容の取得方法 - Symfoware
同僚のpython expertにNumbaの存在を教えてもらいました。 Examples — numba 0.14.0-63-ge5ceea5 documentation 事前のコンパイルがいらないってのはよろしいですね。 必要そうな関数レベルだけで書けば良さそうだし、exampleみると大体使い方がわかったよう…
どうもmatplotlibでepsを吐き出すと (Matlabに比べて)異常にファイルサイズが大きい フォントが埋め込まれてないのでイラレで修正しにくい プロットの線とかのオブジェクトの判定もわかりにくい の三重苦になって、もっぱらテキストに書き出す-->matlabで描…
小町先生のブログ 2014-09-06 - 武蔵野日記 で紹介されていた 「東大名物教授がゼミで教えている（研究者）人生で大切なこと」 を買ってみました。 まだ第１章（本の読み方）しか読んでないですが、この章だけで研究者的には元取った気がします。 メモはとに…
ぢつは勉強したことなかったのですが、ちょっと必要ぽいので良いlecture noteを探していたところ、「他の教員の講義の元ネタになる講義ノート」を発見したのでメモ。 Spectral Graph Theory, course announcement YaleのDan Spielman先生のやつ。 一通り落と…
昨日のエントリに対して n4_tさんが "requestsがいいですよ" とさっそくコメントくださったので試してみました。 もっと簡単でした。 Requests: HTTP for Humans — Requests 2.4.1 documentation urllibだとこうすれば良い import urllib import urllib2 # #…
いやー死んだ死んだ。 主に画像周りで。 EPSのサイズ大きすぎ！って言われたのでpngに直したりしてたら、 普通のEPSをコンパイルできなくなったり。 どうもgrpahicsに対してdvipdfmxオプションは効かないらしい。 なので、画像epsは全部PDFにして、dvipdfmx…
研究・・・ではない仕事でちょっと試したくなったので、テクニシャンの方に相談してちょっと調べたら、pythonはweb叩くのもライブラリ全部そろってるんですね・・・ 素晴らしい。 urllib, urllib2というライブラリで解決するのか・・・ 20.5. urllib — URL …
ＱｏＬ高くなり気味なので嬉しい。この状況がいつまで続くか分からないけども・・・ 最近はようやく音楽もできるようになりつつある。トロイメライの練習を開始。あとボカロの調声。いま取り組んでいる（といっても１年以上か・・？？）のはデュエットで、今…
予備実験ですら二進も三進もいかない状況になりそう・・・ 個人的メモとして、参考になるページのリンクを張っておきます。 公式のチュートリアル（英語だけど十分よめる） Working with NumPy — Cython 0.20.2 documentation これを読んで試してくれた人の…
おうちでのpython環境はwindowsでgit shellからipython notebookでやる本を買ったのですが、毎回 ipython notebook --pylab=inlineっていうのも面倒なので、エイリアスを設定しようと思います。 ちょっとググったらすぐ見つかりました^^ Windows Powershell…
生活環境激変により少々つらい日々です。本当にシアワセになれるんでしょうか・・・？不安だ。 Pycharmのテンプレートの作り方とか例があったのでメモです。 Jump if overflow: PyCharmのテンプレートで使える変数 JetBrains本家のページも見つけた。こっち…
えー、気づけばずいぶん書いていませんね・・・。 書きたいことのストックはあって NIPS13のRapid distance-based outlier detectionの解説 Bayesian for Hackersの続き ぐらいは書く時間さえ取れればかけるんですけど・・・*1 でも久々に書きます。 Python…
結構、疲れがキテるかも知れない・・・ 肉体的にも精神的にも。 まあ、長くてもあと２週間なので、 NIPS出してトークしたらキーボード買い換えるぞ！（宣言） それを励みに頑張るのみ！ ・・・えーーーー、さる事情により延期となりました・・・・・・
多分カテゴリ上はニャル子や俺妹のようなラノベなんでしょうけど、完全にその域を超えてると思いました。 BETAや戦術機はただの舞台装置、本筋は個々の正義に基づく人間・組織同士の争い、つまり普遍的なテーマですね。 特に短編集の物語は戦争下の悪夢的な…
初めてdictionaryデータ構造を使います。 キー:バリュー形式で、キーを手がかりにして値を探す場合には速度面でもっとも有利な構造と「初めてのPython」には書いてあります。 遭遇したユースケース あるデータに対して、それぞれ別の処理を施した結果が いく…
それでは第１章を読みましょう！ http://nbviewer.ipython.org/github/CamDavidsonPilon/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers/blob/master/Chapter1_Introduction/Chapter1_Introduction.ipynb iPython Notebookの読み込み まずはGi…
まずは自宅の環境にPythonを導入するところから。 特に、Bayesian Methods for Hackersを読むにはiPython notebookという非常にｶｯｺｴｴインターフェースが強く推奨されているので、それを目標にします。 以前やったときはnumpyがインストール出来なかったので…
Scikit-learn http://scikit-learn.org/stable/ はクロスバリデーションまでできてしまいます。 というか、グリッドサーチとかも。 使ってみたので、コード例を貼っておきます。 ポイントとして、単なるKFoldをそのまま使うと 順番にサンプルを分割して行く…
研究上の知り合いである@payashimさん( http://web.keio.jp/~masakihayashi/ )に 勧められて、PythonのモジュールであるPyMCベースのベイズ推論本、 Bayesian Methods for Hackers の序章と、あと第１章をブラウズしました。 理論的な部分はちゃんと検証して…
今までずっと*1学習したモデルとかは パラメータをテキストに書き出して再度読み込ませていました。 が、それってダメだったんですね。 いや、ダメじゃないんだけど。 シリアライズ、覚えました。 経緯 今、scikit-learnのSVMパッケージ http://scikit-learn…
いいエレクトロなシンセ音がいっぱいあるのにアルペジオパターンとかうるせーって思ってたけど、使い方を間違っていたんだな・・・ とにかくいい感じの音に適当なアルペジオパターンを合わせて、それでとりあえず録音、すぐオーディオ波形にバウンス。で、波…
Pythonの一ついいところはファイルの取り扱いも簡単ってとこですよね。 このエントリでは、いままでに遭遇したファイルの読み書きとかを まとめていきます(随時更新！） ファイルを開いて閉じる（読み取り、書出し、追記など） 基本のopen(), close() これは…
文字列の色々をどんどん書いていくエントリにしようと思います。新しいこと覚えたら書き足していく方向で。 Findなど。あとインデックスの注意。 あるかどうかの確認だけなら、 XXX in YYYYで、XXXがYYYYの中にあるかどうか真偽値を返してくれます。 findは…
特にLinux版のTexStudioだと、辞書がすっからかんの可能性が高いです。 spelling - Dictionary for TeXstudio: “No dictionary Available” - TeX - LaTeX Stack Exchange によると、OpenOfficeの辞書定義を使うようですね。 Opneoffice.orgのDictionaryをダ…
最早旧聞に属しますが、 "SIGIR Paper Writing Tips" SIGIR Paper Writing Tips - Microsoft Research 自分はIRの人ではないですが、CV(PR), NLP, MLな人にも役立ちそうな事が多いので超意訳してみます。超意訳なので、正しいことは保証しません。「あれ？」…
Java使いです。 これまでSparse matrixのライブラリには 古き良きColt*1を利用していました。 Colt - Welcome SparseDoubleMatrix2D, ですね。 ただ、今回自分史上最大のsparse matrixを作ろうとしたら matrix:too largeと言われて作れなくなってしまいまし…
簡単にはplot.imshow(X)でいいんだけど、 これだとどうも上書きとかが難しいので、 別のやり方を探してみました。 http://d.hatena.ne.jp/y_n_c/20091122/1258904025 で紹介されているやり方もいいのでしょうか？
