Python | ページ 14

[Python] DFSによるグラフの探索

無向グラフをDFSで探索するアルゴリズムを Python で記述します。グラフは隣接リストを用いて表現します。深さ優先探索深さ優先探索（ふかさゆうせんたんさく、英: depth-first search, DFS、バックトラック法ともいう）...

Python で隣接行列を用いてグラフを表現します。グラフ理論については、下記を読んでいる途中です。グラフ理論講義ノート隣接行列グラフ理論および計算機科学において、隣接行列（りんせつぎょうれつ、英:adjacency matrix）は、...

時間がある時にやるための自分用のリスト。下に行くほど難しい感じかと。 Codingbat projecteuler codeabbey Reddit の Daily Practice Problems 意味...

Python で素集合データ構造を実装します。素集合データ構造 wikipedia を見てみます。素集合データ構造（そしゅうごうデータこうぞう、英: disjoint-set data structure）は、データの集合を素集合（互いにオーバーラップしな...

前回からの続きです。今回は、 k近傍法によるあやめの分類問題において、グリッドサーチを使うことでハイパーパラメータの探索を行います。ハイパーパラメータの探索は、sklearn のサイトでは、以下にまとめられています。 3.2. Tuning t...

前回からの続きです。今回は、あやめの分類問題を使い、交差検証 cross validattion を行います。ホールドアウト検証これまでは、データを訓練データとテストデータを分けるだけで、訓練データをモデルの学習に使い、テストデータを使いモデ...

前回からの続きです。あやめの分類問題は素での正答率が高すぎたので、今回は同じくscikit-learn に含まれるワインのデータセットを使い、 k近傍法で予測を行います。その後、説明変数の標準化を行ってから k近傍法で予測を行い、予測がどのよ...

scikit-learn という有名なモジュールを用いて、有名なあやめの分類問題を、k近傍法で解いてみます。 IPython で行います。 k近傍法 k近傍法（ケイきんぼうほう、英:k-nearest neighbor algorithm,k-NN）は、特徴空...

gspread というモジュールを使うことで、Python で Googleスプレッドシートを操作してみます。 Google APIs プロジェクトの作成 Google のAPI を通して、gspread はスプレッドシートを操作します。そのため最初...

前回からの続きです。 Python では、heapq によりheapがモジュールとして提供されているので、普段はこちらを使います。 heapq--- ヒープキューアルゴリズムここでは、学習のため、前回の内容に沿って、Python で heap を...