プログラミング

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機械学習 文章の分類 Doc2Vec

import zipfileimport os.pathimport urllib.request as reqimport MeCabfrom gensim import modelsfrom gensim.models.doc2vec ...
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機械学習 コーパス MeCab

import MeCab# MeCabの初期化時にmecabrcのパスを明示的に指定するtagger = MeCab.Tagger("-r /etc/mecabrc")# 形態素解析を実行result = tagger.parse("メイが...
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ja_wiki コーパス作成 docker ruby2.3

# dockerの作成docker pull ruby:2.3docker run -it ruby:2.3 /bin/bashgem install parallel -v 1.19.2gem install racc -v 1.5.2g...
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機械学習 映像の物体判定

#webカメラ取り込みimport cv2import numpy as np# webカメラが入力を開始cap = cv2.VideoCapture(0)while True: #カメラの画像を読み込む _, frame = cap.re...
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機械学習 はがき郵便番号判定

# はがきから郵便番号を抽出import cv2import matplotlib.pyplot as plt# はがき画像から郵便番後う領域を抽出する関数def detect_zipno(fname): #画像読み込み img = cv2...
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OpenCVで輪郭抽出

# OpenCVで輪郭抽出import cv2import matplotlib.pyplot as plt#画像を読み込んでリサイズimg = cv2.imread("flower.jpg")img = cv2.resize(img, (...
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機械学習 手書き文字画像判定

#文字認識 手書き数字の判定import matplotlib.pyplot as plt#手書きデータを読み込むfrom sklearn import datasetsdigits = datasets.load_digits()#15個...
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OpenCV 顔認識

# 顔検出import matplotlib.pyplot as pltimport cv2#カスケードファイルのを指定して検出器を作成cascade_file = "haarcascade_frontalface_alt.xml"casc...
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OpenCVで画像を操作

!pip install opencv-pythonimport cv2import urllib.request as requrl = ""req.urlretrieve(url, "test.png")# OpenCVで読み込むimp...
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NumPyについて

import numpy as np# 最初に配列を作るa = np.array([1,2,3,4,5])print(a)print(type(a))# 2次元配列を作るb = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])prin...
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機械学習 最適なアルゴリズムとパラメーターを見つける

import pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.metrics import accuracy_scorefrom sk...
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機械学習 回帰分析

in_file = "data.csv"out_file = "kion10y.csv"#CSVファイルを1行づつ読み込むwith open(in_file, "rt", encoding="Shift_JIS") as fr: lines...
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機械学習 ランダムフォレスト ワイン

import pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifi...
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機械学習 scikit-learn あやめ

アルゴリズムの選択を行い、ここではLinearSVCを使う。X and Y# ライブラリーのインポートfrom sklearn.svm import LinearSVCfrom sklearn.metrics import accuracy...
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アルゴリズムの選択 機械学習

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アナコンダ起動$ conda activate$ anaconda-navigator
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