最近株について興味があり調べたりしています。ここでは、Pythonによるデータ収集と整理の方法の覚書としてまとめました。 以下のpythonのコードは、jupyter notebook を想定しています。 株価データの取得 以下で、企業コードと期間を指定して株価の情報が得られます […]
レンズの問題を中学生に聞かれたのですが、すぐに答えらませんでした。 そこでプログラムでグラフを描きながら考察したことのまとめです。 問題 物体とスクリーンの間に凸レンズを置いて、スクリーンに像を写すことを考えます。 ここで、レンズを物体側からスクリーン側に移動させていきます。この […]
2次元データの回帰はこちらから google colaboratory 【内容】 + 線形回帰（scikit-learn: LinearRegression） + ニューラルネットワーク（scikit-learn: MLPRegressor） + ニューラルネットワーク（Kera […]
まとめはこちらから google colaboratory 【内容】 + 線形回帰（ペンローズの疑似逆行列） + 線形回帰（scikit-learn: LinearRegression） + 線形ガウス基底関数 + 多項式回帰（scikit-learn: PolynomialRe […]
強化学習の本を書きました。2021/11/20に発売される予定です。 (Amazon 予約はこちらから) 【目次】は以下のようになります。 1章 強化学習の位置づけ 2章 Pythonの環境構築 3章 教師あり学習 4章 強化学習の問題設定 5章 基本のQ学習 […]
2次元データの回帰をまとめました。 下をクリックするとColaboratoryで開きます。 Colaboratory 線形回帰とニューラルネットを試しました。
2次元データの分類をまとめました。 下をクリックするとColaboratoryで開きます。 Colaboratory ニューラルネット、サポートベクトルマシンで分類しました。
1次元データの回帰をまとめました。 下をクリックするとColaboratoryで開きます。 Colaboratory 線形回帰、多項式回帰、ニューラルネット、ガウス過程回帰で試しました。
2次元データの表示の時に、よく調べるポイントである、 成分のカラー表示、 等高線、surface、マチ針表示をまとめました。 colaboratoryで表示 HTMLで表示
1次元データのプロットや棒グラフの仕方をまとめました。 colabratoryで表示 HTMLで表示 データ点とフィッティング関数の表示 stdの表示
