なんとなく衝動買いした

ヒストリエ（８）
岩明均
講談社 / ?円 ( 2013-08-23 )

七夕の国と寄生獣はKindleかされていないのか

七夕の国 1 (小学館文庫 いK 1)
岩明 均
小学館 / 650円 ( 2011-12-15 )

寄生獣(完全版)(1) (アフタヌーンKCDX (1664))
岩明 均
講談社 / 910円 ( 2003-01-21 )

k近傍法わかるしなーととばしてたのだけど、土曜日やったしということで復習的に読んでみた。

• 距離行列を求めて
• 近傍のk個を集めてきて
• ラベルの多数決を取る

ソートは

> sort(sample(1:100, 10))
 [1] 35 41 53 56 57 62 64 74 83 89

類似度を距離に変換するのは

distance <- -log((similarities / 2) + 0.5)

とやることで-1< x <1という類似度の範囲を0 < x < ∞という距離の尺度に変換できる

入門 機械学習
Drew Conway
オライリージャパン / 3360円 ( 2012-12-22 )

先日Rubyの本が届いた

これを機会にということで初めてのRubyを読みなおした(5年ぶりか) 5年も経つので改めて読んだら、言語の仕様とかふむふむなるほどーと面白く読めた

• 「?」「!」は単なる命名習慣
• 二重引用符と一重引用符はバックスラッシュの扱いがことなる
• シンボルオブジェクトはプロセス内で唯一
• privateメソッドは常にレシーバ省略形式で呼びださなければならない
• ブロックをオブジェクトとして渡したい場合には仮引数リストの最後に&で収縮された引数を置く

初めてのRuby
Yugui
オライリージャパン / 2310円 ( 2008-06-26 )

皆様お疲れ様でした。初めての掛川を堪能した。

ランチはとろろ汁

御飯の量が多いが、とろろ汁美味い

勉強会は掛川城の中にある、いい感じの建物

自分たちでテーブルセッティング。でもプロジェクターとスクリーン、wifi込みで1600円とはお得すぎる会場費

おやつはあめのもちとお茶。これまた美味しかった。

帰りに撮った城とそのミニチュア

懇親会は駅前の炉端焼き屋さん

焼き鳥の肉が大きくてナイスな感じ。スペアリブが美味しかった。お酒も静岡のもので揃えてあっていい感じ。ちなみ写っているのは某合コン部長（副部長）の手。グラスに注がれているのは國香の特純

次回は日が空いて10/26の予定

大瀬崎でシュノーケリングをしてきた。

平日なので人はまばらで快適。せっかく潜っても身体が浮いちゃうという現象に悩まされたが、なんとなくこうすればいいのかなというのを掴んだのが収穫。

あと息が持たないのが今後の課題。

ソラスズメダイとルリスズメダイ。色々癒されてきた。

魚の名前を覚えようと思った。ついでにカメラも欲しくなった

PENTAX 防水デジタルカメラ PENTAX WG-10 レッド 1cmマクロ マクロスタンド付属 PENTAX WG-10RD 12653

ペンタックス / 13815円 ( 2013-03-08 )

今週は色々バタバタしてたので、8/10に気晴らしも兼ねてシュノーケリングしてきた(2度目)。今日は北側オンリーで。

息が続かないので息を止め続けるトレーニングをするといいらしい。というわけで、会議の時つまらない発言が出だしたら息を止めてみることにした。まぁ、放置部署なので会議ないんだけど。

耳抜きがうまくいかないので、数をこなしたい。

あと、フィンは長いほうがいいのかなぁと思ったんだけど、そもそもフィンワークがダメな気がしているので精進する。

目撃したサカナ

• うつぼ
• イカ
• キンギョ（ネンブツダイ）
• チョウチョウウオ
• ベラ
• あと色々

釣りしているとキンギョは邪魔だけど、群れで泳いでいる姿は綺麗なので、邪険に扱うのはやめようかと思った。

イカの群れって横並びなのね、見れてよかった。

飽きもせずに浮かんだり潜ったりしてた。終了近くまで井田に居た。

帰りの夕日が綺麗だった。

超楽しかった。

10/5,6@三島です

参加登録はconnpassでお願いします

経緯はこれとかこれを参考に。 論文はA chemistry wiki to facilitate and enhance compound design in drug discovery.なんかを見ていただければと

アジャイル開発とスクラム 顧客・技術・経営をつなぐ協調的ソフトウェア開発マネジメント
平鍋 健児
翔泳社 / 2100円 ( 2013-01-18 )

ランチに名物のいも汁を食すかたは掛川駅に1130に集合です。

入門 機械学習
Drew Conway
オライリージャパン / 3360円 ( 2012-12-22 )

• 静岡Developers勉強会 第5回入門機械学習読書会
• 第5回入門機械学習読書会　懇親会

一応6回で終了すると思うので次回以降の読書会のネタに関しても話し合いたいので、なにか推薦する方は教えて下さい。

いまのところ、機械学習の延長線上にありそうな「実践コンピュータビジョン」はどうかなという話が上がっております。OpenCV+機械学習+Pythonという結構面白い本だと思います

実践 コンピュータビジョン
Jan Erik Solem
オライリージャパン / 3150円 ( 2013-03-23 )

栃木の北の方に帰省してきた

初日

尚仁沢のある山に行ってきた。湧水公園メンテしてない感がありありでどうしようもなかった。水汚なすぎて水遊びする気が起きなかった。

こっちはトンボが飛びまくっていて秋だった。

山の上にあるカフェで。

帰り道に、鳳凰美田でも買うかなと立ち寄った酒屋が休みで、別の酒屋で代わりの酒を物色。

東力士の微発泡酒が美味しくて四合開けた。さらに、浦霞もちょっと開けた。

布団で横になったら、子供より先にそのまま就寝

二日目

朝の散歩は田んぼを攻めてみた。すぐにビシャビシャになったワンコ

栗の木、今年の出来はいいらしい。新幹線が近くで見えるので息子を連れて行ってやろうと思ったけど。

写真をとって見せたら、それで満足したらしい。ついでに野生の栗が生えてた。

またまた、あぜ道を通って帰る。小川にドジョウとかいそうなんだけど汚れるのが嫌だったのでスルー。

白百合のはなが咲いていた。こっちのほうではよくみる花だけど。

昼は中川水遊園で水遊びをして、また酒を買ってきた。いろはビールは普通の味。天鷹スパークリングも辛口の日本酒に炭酸のっけた感じで、前日の東力士のほうが好みだった。というわけで小瓶にしておいてよかった。

夜は花火にお付き合い

月が綺麗

三日目

夜明け前からワンコが吠えるので外に連れだした。結局1時間半くらいひきまわしたので最後ばててたｗ

小学校跡。全校あわせて200人いなかったので小さい（というか田舎）。

さらにずっと歩いて川まで。サワガニとったり鯉釣りしてたけど、河川工事してコンクリで埋めたのでカニはいなくなったみたい。眺めてたらサカナが跳ねた。

昼はファミリー向け遊園地で。炎天下のアトラクション辛い。

帰りに、氏家駅前の酒屋さんで。鳳凰美田のワイン酵母の日本酒と、おりがらみスパークリング。それから仙禽の純吟を購入。ちなみに仙禽酒造はこの近所ですね（いったことない）。というより酒造めぐりってしたことないや。

この日も月が出ていた。

鳳凰美田のワイン酵母のほうを開けた。室温に戻るに従い味がふくらんできて気持ちいい。

python+pandasで全部やればいいんだけど、ggplotが使いたかったので。

とりあえず全件取ってきた状態で

import csv

tweets = csv.reader(open("tweets.csv"))

print "Date\tMessage"
for tweet in tweets:
    if "[[user_id]]" in tweet[7]:
        print "{}\t{}".format(tweet[5].split()[0], tweet[7])

これである程度綺麗になったtsvが出力されるのであとはRStudioでいじる。data.tsvっていう名前で保存した。

library(plyr)
library(ggplot2)
library(scales)
setwd("/Users//kzfm/lang/rcode/tw")
tweets <- read.delim("data.tsv", sep="\t", stringsAsFactors=FALSE, header=TRUE)
tweet.counts <- ddply(tweets, .(Date), nrow)
date.range <- seq.Date(from=as.Date("2012-10-20"), to=as.Date("2013-8-12"), by="day")
date.strings <- strftime(date.range, "%Y-%m-%d")
dates <- data.frame(date.strings)
all.data <- merge(dates, tweet.counts, by.x=c("date.strings"), by.y=c("Date"), all=TRUE)
names(all.data) <- c("Date", "Counts")
all.data$Counts[is.na(all.data$Counts)] <- 0
all.data$Date <- as.Date(all.data$Date)

ggplot(all.data, aes(x=Date, y=Counts)) + 
geom_line() + 
scale_x_date(breaks="2 week", labels=date_format("%Y-%m-%d")) +
theme(axis.text.x=element_text(angle=-90))

入門機械学習の1章のやりかたが参考になった。

入門 機械学習
Drew Conway
オライリージャパン / 3360円 ( 2012-12-22 )