節分につき、恵方巻きを食べる。今年の恵方は南南東。

恵方巻、昔はマーケティングに踊らされて食べるなんて！と思って食べていなかった時期もあったのだけど、なにかのきっかけでセブンの恵方巻きを食べたら、ふつうに美味しい。恵方巻きは美味しいのだ、ということに気づいてから基本食べている。今年ははま寿司の特上恵方巻(598円)を食べた、うーん美味しい。いろんな具が少しづつ食べれるのもよいのだよなぁ。

恵方巻きは海苔巻だけにあらず、と最近色々な恵方にあやかった食べ物も出ていて、近くのインターコンチネンタルでは恵方ロールという、いちごをくるんだロールケーキが。知ったときにすでに予約分完売だったので、売ってたら買おうと散歩がてら立ち寄るとまだ売っていたので購入する。量は少ないけど、こちらも美味しかった。

夕食はラム肉のトマトクミン蒸し。ラム肉と言えば羊臭さとちょっと硬いジューシーさ、と思っていたのだけど、蒸すとびっくりするほど柔らかい。また食べたい美味しさだった。

機械学習学習日記 - 1日目

機械学習、ニューラルネットワークの現実的に応用できる手法が出てきてから破壊的イノベーションとして騒がれていて、松尾先生の書籍や事業にどう応用するかの書籍等々は読んだのだけど、そもそもきちんと手を動かして実装をしたことがなかった。

時は流れ、機械学習の学習しやすさ(ドキュメント・書籍・ライブラリやフレームワークなどのエコシステムの充実)がだいぶ上がった昨今、ソフトウェアエンジニアのたしなみとして最低限の理解をしないとまずいよなー、ということで、できる限り毎日少しでも学習して日記に記す。2分でも毎日取り組むことで習慣化されるので、今日はちょっとだけドキュメント読んだ、や一行コードを書いた、などのみでも。

というわけで1日目。

• Pythonではじめる機械学習 ―― scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎の epub 版を購入

  • 数学やディープラーニングの基礎から、とも思ったけど、識者にアドバイスを貰いつつ、自分には手を動かしながらと基本的な機械学習を学んで、理解を深めたほうが良い部分は基礎を、という流れのほうが合ってそうだったので、scikit-learn をベースに学べるこの本を。ニューラルネットワーク周りは次のステップで。

  • github: https://github.com/amueller/introduction_to_ml_with_python

  • 今日は1章まで読み終える。

  • scikit-learn と各種ライブラリの基本的な使い方、テストデータとk-近傍法を使っての花の品種分類。

• windows に python3 + pip, anaconda で環境構築

  • scoop からパッケージ入れて完了

• VSCode + Python + Jupyter Notebook な環境作成

  • VSCode の Jupyter のライブラリ import mglearn でエラー

  • import pip; pip.__file__ で場所確認すると anaconda の pip を使ってる

  • Anaconda Prompt (他のライブラリ・環境とコンフリクトを防ぐため、PATH から余計なものをとっぱらった、pure な anaconda 環境) を立ち上げて、そこの pip コマンド経由で入れる。

  • ref: https://teratail.com/questions/149265

メモ、サンプルコードの import 周り

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import pandas as pd

import mglearn

from IPython.display import display