I install autojump and it works quite well until today. Every time I open a directory a mass of python error msg is printed to the terminal. I install buck and watchman with homebrew today. If I uninstall autojump, the error msg dismiss. Is there any way to fix it? The detail of error msg is as following: ERROR:root:code for hash md5 was not found. Traceback (most recent call last): File "/usr/loc
概要 OSX標準のOpenSSLが古く、tls1.2で通信できず、curlが失敗する事案が発生してしまいました。 対処方法を調べても、 `brew update brew upgrade openssl brew link openssl --force で治りました＾＾ という記事が多かったのですが、上記の対応でもopenssl versionが古いままだったので、その対処方法を書きます。 手順 手順は下記の通りです。 homebrewで最新のOpenSSLをinstallし、リンクを張る OpenSSLのパスを確認 環境変数の設定 homebrewで最新のOpenSSLをinstall この記事にたどり着いた人は、既に実行済みかつ、5,000万回は同じことを見ていると思いますが、 念のため記載しておきます。 $ which openssl #opensslのパスを確認 /usr/bin
以下に移行しました。 kenzo0107.github.io
さらに詳細な利用方法が知りたい方は、Yahoo!デベロッパーズネットワークのマニュアルを参照してください。 ベイジアンフィルタの実装 ここから本格的にベイジアンフィルタの実装に入っていきます。 その前に、まずは先程のリスト1のコードを利用して入力された文章をわかち書きし、単語の集合を返す関数を作成しnaivebayes.pyとして保存しましょう。こちらも先程のmorphological.pyと同様にutf-8で保存してください。 リスト2 文章の分割をする関数（naivebayes.py） # -*- coding: utf-8 -*- import math import sys #yahoo!形態素解析 import morphological def getwords(doc): words = [s.lower() for s in morphological.split(doc)
これは現実逃避アドベントカレンダー2013の1日目の記事です 機械学習 はじめよう 第三回 ベイジアンフィルタを実装してみようで紹介されたナイーブベイズを実装した。 ただし、この記事のコードはちょっと読みにくい。具体的には、変数名が word という単数形の単語なのに型がlistであったりと、罠が多い。さらに、3ページ目のリスト7で比較演算子の < と > を間違えるという凡ミスも見つかった。たぶん、自分でコードを実行していないのだと思う。 そこで、この記事で紹介されたベイジアンフィルタを Python 3.3で Yahoo!デベロッパーズネットワークの日本語形態素解析ではなくMeCabを使って よりリーダブルに 実装しなおした。 追記 この記事で作ったベイジアンフィルタを使って、Bing APIを利用して取得したWebページを利用した学習と分類を行いました。 http://qiita.c
このエントリーは以前書いた機械学習で積雪の有無を予測してみたの続編です。この時は積雪の有無(1か0か)だけを予測したのですが、もうちょっと頑張って積雪量の変化を予測してみました。 先に結果を記しとくと、こんな感じになりました。横軸が日数、縦軸が積雪量(cm)です。 結果その1（青が実際の積雪量、赤線が予測した積雪量） 結果その２（青が実際の積雪量、赤線が予測した積雪量） 「結果その１」と「結果その２」がそれぞれ何なのかは以下を読んでみてください。 やりたかったこと 以前、機械学習で積雪の有無を予測してみた で scikit-learn を使って積雪の有無を予測してみたのですが、ちょっと欲が出てきて、有無じゃなくてまとまった期間の実際の積雪量（cm）を予測してみたい、と思ってやってみました。 具体的には、気象庁から提供される 積雪量 風速 温度 などの気象データを取得して、そのうち最初の約7
秋山です。 PythonはNumpyとかSympyとか、数値計算が得意なライブラリが充実しています。もちろん中学・高校の数学で習うレベルの計算もすぐにできちゃいます。 というわけで今回はPythonでプログラミングをして、中学・高校で習う数学の問題を解いてみました。 Pythonが使えるようになれば、中学・高校レベルの数学では困らずに済む。かもしれない。 ■中学2年生レベル ◆連立方程式 ◇問題 x + y = 3 x + 3y = 13 のとき、xとyを求めよ。 Numpyを使って、連立方程式を行列計算で解いてみました。 ■中学3年生レベル ◆2次方程式 ◇問題 x^2 - 10x + 24 = 0 のとき、xを求めよ。 昔の授業では (x - 4)(x - 6) = 0 x = 4 , 6 このような解法を習ったと思います。 この問題は、NumpyのPolynomialを使って式を作り
課題で英語の形態素解析をする必要があったのでツール・インストール・Pythonからの利用についてメモ。 日本語だとMeCabを使えばいいのですが。 Pythonで形態素解析 - よしなしごと 英語だとTreeTaggerというツールがあるということです。Windows・Linux・Macいずれの環境でも利用できます。 TreeTagger 英語だけではなくて、ドイツ語・スペイン語・フランス語やスワヒリ語なんかにも対応しているようです。対応している言語の一覧 オンラインで使えるツールも日本人研究者の方が作られていました。 TreeTagger Online 英文をいれてsubmitすると、結果のテキストが得られます。 インストール 公式サイトどおりの手順でインストールできました。 TreeTaggerのDownloadの項目から必要なファイルをダウンロード。以下のファイルです。 自分の環境に
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