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28032013 life

因果とは脳の所作

学生向けの脳の講義を本にまとめたもの。

因果とは脳の錯覚

単純な脳、複雑な「私」
池谷裕二
朝日出版社 / 1785円 ( 2009-05-08 )

基底核が直感を扱う
パターンコンプリーションの謎
匂いは視床を経由せず直接大脳皮質にとどく
自由意志は存在よりも知覚

27032013 R

入門機械学習

入門機械学習は機械学習を使いたいヒトのための入門書であり、作りたいヒトのための本ではありませんので統計の本にあるような数式は全然出てきません。（これはこれでベイズの定理とか正則化とか説明できているのか？と疑問に思うところはあるのだが。）

お手軽にどういう問題の時にどういう手法を選択すればいいか？がわかるような内容になっているので、これはこれでありなのではなかろうかと。

とりあえず使ってみて機械学習がどんな感じのものなのかという感触をつかめばよいと思う。

事例としては

電子メールのスパム判定
アマゾンのオススメみたいなの
ウェブのアクセス数を予測する
twitterのソーシャルグラフを分析する

といった感じで万人にオススメできるような内容になっています。

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

ちょっと残念なのは教師なし学習（クラスタリング）の手法(PCAとかMDS)の説明が超適当で、クラスタリングの素晴らしさについてほとんど触れられていないところと、SVMがおまけ程度でSVMのお手軽さがわからないのと、みんな大好きRandom forestに触れられていないあたりかなぁ。

それから本書のコードはRで書かれているのだけど、本書の内容の範囲だったらRなんて代入が<-になったjavascriptのようなものなので、ちょっとjavascriptを書いたことのあるプログラマーであれば、少ない労力で機会学習の基礎が学べて費用対効果的にかなりお得じゃないかと思う。

あとはggplot2のグラフ描画の快適さは癖になる。

本書を読んで

より使いヒトはCRANのライブラリ漁りをすればいいし
作ってみたくなったヒトは王道のPRMLの方向に進んでいけばいい

かなと思う。

おまけ

ソーシャルグラフの分析にGephiをつかっていたのだけどCYtoscapeとの違いがちょっと気になったのであとで調べてみるかもしれない。

27032013 Python Flask

git pullしたらSupervisor+Gunicornをrestartする設定

gitでpullしたらgunicorn restartできないかなと思って調べた。

supervisorctl status gunicorn | sed "s/.*[pid ]\([0-9]\+\)\,.*/\1/" | xargs kill -HUP

でrestartできるので、これを.git/hooks/post-mergeに書いておけばいいうようだ。

(あとでやる)

26032013 Python

Python for Data Analysisはpandas: The Definitive Guide

あまり深く考えすにタイトルだけで購入したのだが、良い意味で裏切られた。でも分析の手法を期待して買うと退屈かもしれない。

Python for Data Analysis
Wes Mckinney
Oreilly & Associates Inc / 3634円 ( 2012-10-29 )

この本はpandasの作者がそのライブラリの説明を事細かに語っているという内容です。

pandasは何かというと

Python has long been great for data munging and preparation, but less so for data analysis and modeling. pandas helps fill this gap, enabling you to carry out your entire data analysis workflow in Python without having to switch to a more domain specific language like R.pandas

データプレパレーションと分析のギャップを埋めるためのライブラリです。

具体的にはpythonに(Rでいう)dataframeを与えます。実際にはdataframeに加えてSQLでいうところのjoin(many-to-manyとかone-to-many,outer,inner)とかgroupingもできるし、multiindex(階層型のインデックス)もサポートしているので、使いやすい。

Rでデータの前処理をやる気にはなかなかならないと思うので、大体他の言語でデータを綺麗にしてからRにぶち込むという流れが多いと思うが、pandas+scipy+matplotlibを使えば分析までできるし、scikit-learnを利用すればさらに機械学習も可能。どうしてもRが使いたければrpy2使えばいい。

本の内容は5章くらいまでをipythonやnumpyの基本的な事柄に割いているのと、appendixになぜかpythonの基礎が載っているという状況なので、Rユーザーの置き換えを意識して構成されているのかなぁ？という感じ。8章はmatplotlibの説明。

5章からpandasの機能がずらずらと紹介されていてデータの要約のやり方とか、欠損値の扱い方とかデータの変換とかRでよくやるであろうことを丁寧に説明している。で、章の最後に実際の例が載っているんだけど、この部分は読んでて楽しい。

読んで覚えるというよりは、pandasを使っていてわからないことが出てきたらこの本をあたって理解するという使い方のほうがいいかもしれない。

本書を読んでpandasを積極的に使っていこうと思ったので、ググったらちょっと前にtokyo.scipyで事例紹介されていたみたいで、、、行きたかったなぁ。

25032013 Inkscape

Inkscapeに入門した

娘と一緒にInkscapeに入門することにした。

とりあえず図書館に行って超入門書をチョイス

無料で使えるベクターグラフィック Inkscapeスタートブック
羽石相
秀和システム / 1764円 ( 2012-03 )

クローンはプロパティの変更が反映されるコピー
行と列でオブジェクトを格子状に並べることができる
ロックはオブジェクトのプロパティから
パスからビットマップをトレースできる
テキストをパス上に配置

これだと、チュートリアルがないので、それっぽいのを探してみた。

自分だけで使うんだったら検索だけでいいような気もするが、子供は本のほうがわかりやすいだろうということで本も購入した。

Inkscapeマスターテクニック【無料グラフィックソフト「インクスケープ」を極める】 (100%ムックシリーズ)

晋遊舎 / 1680円 ( 2011-03-28 )

24032013 Python Sphinx

Sphinxでmobi化がうまくいっていない

昨日からFlask入門のやつをSphinxに移植していた。

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epubはさくっとmakeできたのだけど、Sphinx mobi builderにならってビルドしてみたけどNotImplementedErrorがでたので、Sphinxでmobiにするのは諦めてcalibreを使った。

Exception occurred:
  File "/Users/kzfm/Sphinx_projects/kindlebuilder/kindlebuilder/kindlewriter.py", line 295, in visit_image
    raise NotImplementedError("should implement this feature")
NotImplementedError: should implement this feature

ちょっと負けた感があるので、Shizuoka.pyまでにはいい感じのmobi変換のやり方を見つけておきたい。あとSend to Kindle Buttonでmobiをkindleに送れるように設定できるのだろうか？できるのであればSphinxでつくったGitHub Pagesにmobi用のボタンつけることができてかなり快適になると思うんだけどなぁ。

というような内容のLTをやれればと思っているので、興味があればShizuoka.pyに参加よろしくお願いします。

23032013 Haskell Python