留学のための持ち物とについて紹介します

最も重要なお金(費用・管理方法・両替方法)について書きます.

シンガポールについての現地の様子(気候や治安)について書いていきます.

支援センターのサポート内容・留学先の寮・学校についてより詳しく書いていきます.

空港での出来事を時系列的に書きたいと思います.また空港での注意事項も紹介します.

2018/3/5~3/30まで約1ヶ月間シンガポールに語学留学に行きました. 今回の記事では,行く事になった経緯と簡単な概要をまとめました.

シンガポール留学に必須のアプリとシンガポールで携帯を使用できるようにする方法をまとめました.

信頼区間は統計学を学んでいるとすぐに出てきますが,誤った理解をしていたりと意外と難しいです.まずは母集団と標本について説明してから,信頼区間について説明していきます.

頻度論とベイズ統計はよく対立して議論されます.ここでは,わかりやすく簡単にその違いを説明します.両者の違いはパラメータを確率変数とするのかどうかです.

大数の法則・中心極限定理をわかりやすく掘り下げて説明します.平均または分散が存在しない分布は大数の法則・中心極限定理が成り立ちません.

N個の最大公約数を求めるためにユークリッド互除法を用います.ユークリッド互除法を繰り返すことで簡単に求めることができます.

文字列を１文字ずつ分割しリストに格納します

任意の複数行の標準入力を読み取り,リストに格納します

pythonでコマンドライン引数を取得します.

pythonのlistの様々な簡単な操作を紹介しますl リストが空かどうか/要素が含まれているか(いないか)/リストに要素(リストの要素)を追加

1行読み込み・分割をinput()とsplit()を使って行います.またmap関数を使うことで簡単に文字列のリストをint型に変換できます.

1行でIf文を書きます(python).それによりラムダ関数を使用する際にif文を使うことができます.

matplotlibの基本的なグラフの作成およびグラフを横に並べる方法を紹介します.

過学習をできるだけ抑えて,テストデータの精度を上げたいと思います. 精度を上げるために,パラメータチューニングを行います.交差検証でチューニングを評価することにより過学習を抑えて精度を上げていきます.

CNNで文字識別を行います.In -> [[Conv2D->relu]*2 -> MaxPool2D -> Dropout]*2 -> Flatten -> Dense -> Dropout -> Out となるCNNを作成します.

可視化することで何か得られることがあるかもしれないので,データを可視化して把握することはとても重要です.今回はTitanicのデータを可視化してみたいと思います.

Kaggleというのはデータサイエンスにおいて非常に有名なコミュニティです.そこではコンペが開かれていて,ユーザー登録をすれば,誰でも無料で参加可能です.AtCoderとは,競技ブログラミング(競プロ)のコンテストです.

KaggleのTitanicを実際に解いていきます.1.不要データ削除,2.欠損値補完,3.文字を数値に変換,4.学習で進めていきます.訓練データの精度は98%まで上がりました.

Jupyter notebookは標準では入力補完はありませんが,設定すれば補完機能を使うことができます.nbxtensionsのインストール後,Hinterland にチェックを入れれば完了です.

PycharmとはJetBrains社が提供するIDE(統合開発環境)です.IDEとはIntegrated Development Environmentの略で,エディタと違ってコードが書けるだけでなく,でバックやコンパイルもIDE内でできてしまいます.さらに,,Pycharmの有料版は学生なら無料で使えます.

Pycharm日本語化 Pycharmは表記が全て英語になっていますが,日本語化することができます.以下の方法でJetBrains社のIDE全て日本語化することができます. ・以下のサイトから下の写真にあるようなPleiades プラグイン・ダウンロードの欄からダウンロードしま…

Jupyter notebookの便利な設定としてモジュールの更新,インラインでグラフの表示,shellコマンド実行があります.それぞれのコマンドを紹介します.

機械学習はコンピュータに学習させるためのデータを渡して学習させます.その学習をもとに未知なるデータを予測するというのが機械学習の目的です.機械学習は大きく2つに分かれます.教師あり学習と教師なし学習です.

データと言うのはどこから生まれるのでしょうか?ネット上ではユーザーが様々なサービスを利用することで,ネットユーザーの情報が蓄積されていきます.ここでは,ユーザーのデータを集める手段としてAPIとスクレイピングを紹介します.

大学入学前はプログラミングについて全くわからなかったので,講義についていけるかが不安でした.でもなんとかやっていけてますw.最近ですが,データサイエンティストに興味を持ったので,機械学習の分野に強くなろうと思い勉強しています.