Web APIが熱いらしい。Web APIとはhttp://hoge/dataみたいなURLにhttpのGETメソッドをやると、レスポンスでjsonデータを返してくれるようなやつ。TwitterのAPIでタイムラインを取得するようなやつはまさにこれを使っている。RESTなAPIというらしい。言葉はどうでもいい。
7月30日 7年ぶりにあるチームに勝つ
2−9で勝ち。
6番 ファースト
3打数 0安打 1四球 1盗塁 1打点
捕飛
三振
四球
捕飛
備考:1エラー
今シーズン成績
8打数 1安打 1打点 2盗塁 1四死球 0犠飛 打率.125 出塁率.222
ピアソン相関係数とk-means法を使って嗜好の似ている人を特定するプログラムをpythonでやりたい
映画サイトとかでレビューってあるじゃない? あれのユーザーごとのレビューの評価データを集めて、自分と似てる人にオススメの映画紹介して欲しくない? それをpythonでやれたら素敵じゃない? という事でpythonでピアソン相関係数を用いて類似度を計算し、自分と似てる人を特定するというプログラムを作ってみた。
“ピアソン相関係数とk-means法を使って嗜好の似ている人を特定するプログラムをpythonでやりたい” の続きを読む
教えたURLを学習して覚えた知識で喋るようになるbotを作成する
最近機械学習が熱い。会社の仕事が谷中の谷なので好き勝手自分の特許書いたり興味のあることなりを調べているのだが、ひょんなことから後輩にもらった集合値プログラミングの本を読んでたら感動した。
amazonのオススメの商品を推薦するアルゴリズムを基本として、分かりやすく機械学習の手法が説明されている。僕のない頭でも実際にプログラミングしてコンピュータに学習させ、推薦の〇〇を出すことができた。予想以上にのめり込み、多分情報系の学部3年生ぐらいの知識は得ることができた。ということで目下、ホームページを見せるとその内容を学習し、それに基づいた思想で喋るTwitter bot作成中である。
社内ニートと職務経歴書
完全に仕事がなく、社内ニートになりつつある。こう、一緒に仕事してた先輩が課長などに会議室に呼ばれていろいろ話しているのを見ると、「え? 先輩には仕事があるのに俺にはない?」みたいな不安感に苛まれやばいです。あいつ、仕事もらったのか。。。! みたいなせめぎ合い。まあ多分そんなことは数日のことでいずれ無茶振りが飛んでくるのでそれまでべんきょべんきょでスタンバります。
んで、日中は特許書いてた。機械学習系の特許でベクトルでいろいろ分析するやつ。レビューはあっさり通ったがこう言う学術系の特許はきちんと書かないと誰もわからないという理由でリジェクトされる場合が多い。そのためベクトルの基礎から例を交えて説明。ちゃんとわかる資料になったつもりだが、さらに上司に承認を得るにはもう少しハードルがある。おそらくベクトルとか25年ぶりとかそういう人たちにベクトルを説明せねばならないのだ。大変である。
帰宅後は茶太郎の世話やら家事やら。あと転職用に職務経歴書などを書いていたが、なんか英語版もかけって言われててめんどい。日本語書いた時点で集中力が切れた。明日はこれを英語化する。なんか高校の時の英作文の宿題みたいでちょっと楽しいよね。英語好きなんだわ俺。