# -*- coding: utf-8 -*- import urllib import requests import sys import my_api_keys class Bing(object): # 同じ階層にmy_api_keys.pyというファイルを作り、そこにBING_API_KEYを書き込んでおく。 # my_api_keys.pyはgitignoreしておくこと。 def __init__(self, api_key=my_api_keys.BING_API_KEY): self.api_key = api_key def web_search(self, query, num_of_results, keys=["Url"], skip=0): """ keysには'ID','Title','Description','DisplayUrl','Url'が入りうる
Upgrading from 0.2.x? The example scripts and data file have changed since the previous release. Make sure to update your scripts accordingly. (Don't forget to check the imports!) Getting started This section contains software installation instructions and the overviews the basic mechanics of running the toolbox. More ... Prerequisites A text editor for creating TMT processing scripts. TMT scripts
機械学習アプリ開発を手軽に、MSがクラウドサービス「Azure ML」発表：Microsoft Azure情報アップデート 米マイクロソフトが機械学習アプリ開発のための新しいクラウドサービス「Microsoft Azure Machine Learning」（Azure ML）を発表。7月からプレビュー版を公開する。 米マイクロソフトは2014年6月16日、過去のデータを分析して将来の出来事やトレンドを予測する機械学習アプリ開発のための新しいクラウドサービス「Microsoft Azure Machine Learning」（Azure ML）を発表した。7月からプレビュー版を公開する。 マイクロソフトによると、機械学習は検索エンジンやコマースサイトにおけるお勧め商品の提案、クレジットカード詐欺防止システムなど幅広い分野で適用されているが、企業が自社内に導入するためにはデータサイエンティス
This document was started by Roger Grosse, but as an experiment we have made it publicly editable. (You need to be logged in to edit.) In applied machine learning, one of the most thankless and time consuming tasks is coming up with good features which capture relevant structure in the data. Deep learning is a new and exciting subfield of machine learning which attempts to sidestep the whole featu
Article Purpose This purpose of this article is to explain and illustrate in detail the requirements involved in calculating Gaussian Kernels intended for use in image convolution when implementing Gaussian Blur filters. This article’s discussion spans from exploring concepts in theory and continues on to implement concepts through C# sample source code. Ant: Gaussian Kernel 5×5 Weight 19 Sample S
Machine Learning video segments by topic - Professor Yaser Abu-Mostafa Aggregation Overview of ensemble learning (boosting, blending, before and after the fact) Bayesian Learning Validity of the Bayesian approach (prior, posterior, unknown versus probabilistic) Bias-Variance Tradeoff Basic derivation (overfit and underfit, approximation-generalization tradeoff) Example (sinusoidal target function)
Deep learning has become something of a buzzword in recent years with the explosion of 'big data', 'data science', and their derivatives mentioned in the media. Justifiably, deep learning approaches have recently blown other state-of-the-art machine learning methods out of the water for standardized problems such as the MNIST handwritten digits dataset. My goal is to give you a layman understandin
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For the inaugural episode of Women Leaders in Technology on The AI Forecast, we welcomed Kari Briski – Vice President AI Software Product Management at NVIDIA. Kari shared the stories and strategies that inform her leadership style (like GSD or “getting stuff done”), what it means to trust your instinct, and the advice she gives to young women embarking on a career in technology and to women furth
OpenCV には機械学習の実装がいくつか（単純ベイズ、k 近傍、SVM、決定木…）用意されていて、画像処理に限らず汎用目的で便利に使うことができます。実装ごとにクラス化されていて、学習(train)→ 予想(predict)という似たようなメソッドが用意されているため、学習結果がイマイチなら他に切り替える、ということも比較的簡単にできるようです。 この便利な機能は、Java 版ラッパーである JavaCV にもポーティングされています。そこで、とりあえず 5 次元ベクトル群を 2 つのクラスに分類するコードを書いてみました。下の画像では、5 次元中 2 次元を可視化しています。他のパラメタで実行してみた画面キャプチャやコード全体は記事末尾にあります。JavaCV のインストールなどに関しては前の記事「OpenCV を Java から使う」をどうぞ。 準備 // Parameters fo
まだgithubにはpushしていないのですが、さいきょうの組み込み型画像検索エンジンotamaに計量学習を用いて与えられたデータにあった画像間の距離関数を学習してそれを使って検索するというドライバを入れたので、先行的なデモとしてアニメ顔類似検索v3を作ってみました。 計量学習は、ベクトル間の距離の計り方を機械学習で決めるみたいな分野です。 アニメ顔類似検索v3 AnimeFace Search v3 - Otama LMCA_VLAD_HSV Driver randomボタンを押すと顔画像がランダムに出るのでどれかクリックするとそれをクエリに検索します。color weightは色の重みを調節するパラメーターで、1にすると色だけで検索します。0にすると形状やテクスチャだけで検索します。結果画像の上の数字は類似度的なもので、その横のgglは元画像をGoogle Search by Imag
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