プログラマーじゃない人が始める人工知能: ScipyとMatplotlibを使ってデータの近似モデルを構築する - WEIRD
エクセルでええやんっていうツッコミは禁止。 「プログラマーじゃない人が始める人工知能」の各記事はこちら。 【目次】 データを整形する 近似モデルを構築する 描画する データを整形する いよいよ機械学習にとりかかる。 オライリー先生の第1章では、架空の会社のデータを使って学習する。用意されているのは、架空会社の時間毎のWebリクエスト件数データだ。会社のインフラは、時間あたり100,000件のWebリクエストを超えると処理しきれなくなるので、いつの時点で100,000件を超えるのかを予測する。 まずはデータを用意する。Githubに落ちているので、"Raw"ボタンを右クリック保存。 データの中身はこんな感じ。(項目名称は筆者が追加) 時間 アクセス件数 1 2272 2 nan 3 1386 4 1365 5 1488 6 1337 7
Emacs Lispでブログエンジン書いた
このブログはEmacs Lispで書かれていて、CoreOSが入ったマシンにDockerコンテナとしてデプロイされ、動いてる。あなたがこのブログのページをロードする度に、Dockerコンテナ内で走っているEmacsがリクエストをハンドリングして、org-modeで書かれた記事ファイルをhtmlに変換し、用意されたviewに差し込み、レスポンスを返している。elnode というEmacsをウェブサーバー化するプロダクト見つけて、気持ちが高まってしまったのが動機。 記事はorg-modeで書けて、いい感じ。ソースコードは github.com/supermomonga/darui.io にあります。Emacs Lispによるウェブアプリケーション開発、ある程度知見が貯まったので次はSinatra風ウェブアプリケーション作って、その後ドッグフーディングしてちゃんとしたブログエンジンとして書きなお
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