CUBE SUGAR CONTAINER

技術系のこと書きます。

Python

Python: 組み込みのソケットサーバをマルチスレッド化する

今回は小ネタ。 Python の標準ライブラリには、いくつか組み込みで提供されるソケットサーバの実装がある。 例えば WSGI サーバのリファレンス実装とか。 21.4. wsgiref — WSGI ユーティリティとリファレンス実装 — Python 3.6.1 ドキュメント HTTP サーバを…

Python: scikit-learn のハイパーパラメータを GridSearchCV で最適化する

機械学習のアルゴリズムにおいて、人が調整する必要のあるパラメータのことをハイパーパラメータと呼ぶ。 これは自動では決められないので、色々な値を試したりして汎化性能が高くなるものを選ばなきゃいけない。 今回はハイパーパラメータを決めるのに scik…

sqlmap を使って SQL インジェクションの脆弱性を検証する

sqlmap は SQL インジェクションに特化したオープンソースのペネトレーションテストツール。 これを使うと Web アプリケーションの特定のパラメータに SQL インジェクションの脆弱性があるか否かを確認しやすい。 注意: 外部のサーバに使うことは攻撃となる…

統計: 偏相関係数で擬似(無)相関の有無を調べる

以前、このブログでは共分散や相関係数について扱ったことがある。 共分散や相関係数というのは、二つの変数間に線形な関係があるかを調べる方法だった。 blog.amedama.jp しかし、実はただの相関係数では「第三の変数」からの影響を受けてしまう場合がある…

Python: pep8 は pycodestyle になったし pep257 は pydocstyle になった

意外とまだあんまり知られていないような気がしたので、このブログにも書いておく。 PEP8 と pep8 と pycodestyle Python には PEP8 という有名なコーディングスタイルガイドラインがある。 www.python.org そして、そのコーディングスタイルに沿ったコード…

Python: ... (Ellipsis) は任意の処理を示すのにも便利かも

PEP 484 – Type Hints を読んで「なるほど、こういう使い方もあるのか」と気づかれたのでブログに書いておく。 尚、このエントリの内容を実行するには Python 3 以降が必要となる。 使った Python のバージョンは次の通り。 $ python --version Python 3.6.1…

Python から Hadoop Streaming を使ってみる

今回は、任意のプログラミング言語から Apache Hadoop を使うことのできる Hadoop Streaming という機能を使ってみる。 通常、Hadoop を使って MapReduce のジョブを直接扱うときは Java を使ってマッパーとリデューサーを書くことになる。 ただ、ご存知の通…

Python: データパイプライン構築用フレームワーク Luigi を使ってみる

最近になって、バッチ処理においてデータパイプラインを組むためのフレームワークとして Luigi というものがあることを知った。 これは、Spotify という音楽のストリーミングサービスを提供する会社が作ったものらしい。 似たような OSS としては他にも Apac…

Mac OS X で Apache Spark を触ってみる

最近 Apache Spark について耳にすることが多い。 Apache Spark は、ビッグデータ処理における並列分散処理基盤を提供する OSS の一つ。 似たような用途としては Apache Hadoop も有名だけど、それよりも最大で 100 倍ほど高速に動作するんだとか。 高速に動…

Python3 エンジニア基礎認定試験を受けてみた

表題の通り、Python3 エンジニア基礎認定試験という民間の試験を受けてみた。 www.pythonic-exam.com 最近になって合格証書が届いたので、どんな感じだったか軽く書いてみる。 受けるまでの経緯 Python の認定試験が始まるらしいということは以前から知って…

Python: scikit-learn で決定木 (Decision Tree) を試してみる

今回は機械学習アルゴリズムの一つである決定木を scikit-learn で試してみることにする。 決定木は、その名の通り木構造のモデルとなっていて、分類問題ないし回帰問題を解くのに使える。 また、決定木自体はランダムフォレストのような、より高度なアルゴ…

Python: SQLAlchemy の生成する SQL をテストするパッケージを作ってみた

SQLAlchemy は Python でよく使われている O/R マッパーの一つ。 今回は、そんな SQLAlchemy が生成する SQL 文を確認するためのパッケージを作ってみたよ、という話。 具体的には、以下の sqlalchemy-profile というパッケージを作ってみた。 このエントリ…

Python: 相関行列を計算してヒートマップを描いてみる

以前、このブログで相関係数について解説した記事を書いたことがある。 相関係数というのは、データセットのある次元とある次元の関連性を示すものだった。 blog.amedama.jp この相関係数を、データセットの各次元ごとに計算したものを相関行列と呼ぶ。 デー…

Python: scikit-learn で主成分分析 (PCA) してみる

主成分分析 (PCA) は、主にデータ分析や統計の世界で使われる道具の一つ。 データセットに含まれる次元が多いと、データ分析をするにせよ機械学習をするにせよ分かりにくさが増える。 そんなとき、主成分分析を使えば取り扱う必要のある次元を圧縮 (削減) で…

Python: ソケットプログラミングのアーキテクチャパターン

今回はソケットプログラミングについて。 ソケットというのは Unix 系のシステムでネットワークを扱うとしたら、ほぼ必ずといっていいほど使われているもの。 ホスト間の通信やホスト内での IPC など、ネットワークを抽象化したインターフェースになっている…

Python: KMeans 法を実装してみる

KMeans 法は、機械学習における教師なし学習のクラスタリングという問題を解くためのアルゴリズム。 教師なし学習というのは、事前に教師データというヒントが与えられないことを指している。 その上で、クラスタリングというのは未知のデータに対していくつ…

Python: k 近傍法を実装してみる

k 近傍法 (k-Nearest Neighbor algorithm) というのは、機械学習において教師あり学習で分類問題を解くためのアルゴリズム。 教師あり学習における分類問題というのは、あらかじめ教師信号として特徴ベクトルと正解ラベルが与えられるものをいう。 その教師…

Python: データセットを標準化する効果を最近傍法で確かめる

データセットの標準化については、このブログでも何回か扱っている。 しかし、実際にデータセットを標準化したときの例については試していなかった。 blog.amedama.jp blog.amedama.jp そこで、今回は UCI の提供する小麦 (seeds) データセットを最近傍法で…

Python: Pykka でアクターモデルについて学ぶ

アクターモデルというのは、並行処理のプログラミングモデルの一つだ。 並行処理という言葉からは、まずマルチスレッドとかをイメージすると思うけど、それよりも抽象度の高い概念となっている。 つまり、アクターモデルというのはマルチスレッドなどを用い…

Python: Keras/TensorFlow の学習を GPU で高速化する (Ubuntu 16.04 LTS)

以前、このブログで Keras/TensorFlow の学習スピードを GPU を使って速くする記事を書いた。 ただし、このとき使った OS は Mac OS X (macOS Sierra) だった。 blog.amedama.jp とはいえ NVIDIA の dGPU を積んだ Mac がどれだけあるんだというと、正直なか…

Python: Keras/TensorFlow の学習を CPU の拡張命令で高速化する (Mac OS X)

今回のネタは TensorFlow を使っていると、いつも目にしていた警告について。 それは、次のようなもの。 W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.1 instructions, but these are availabl…

Python: python-fire の CLI 自動生成を試す

今回は Google が公開した python-fire というパッケージを試してみた。 python-fire では、クラスやモジュールを渡すことで、定義されている関数やメソッドを元に CLI を自動で生成してくれる。 ただし、一つ注意すべきなのは、できあがる CLI はそこまで親…

Python: Keras/TensorFlow の学習を GPU で高速化する (Mac OS X)

Keras というのは Python を使ってニューラルネットワークを組むためのフレームワーク。 Python でニューラルネットワークのフレームワークというと、他にも TensorFlow とか Chainer なんかが有名どころ。 Keras はそれらに比べると、より高い抽象度の API …

統計: Python と R で重回帰分析してみる

今回は R と Python の両方を使って重回帰分析をしてみる。 モチベーションとしては、できるだけ手に慣れた Python を使って分析をしていきたいという気持ちがある。 ただ、計算結果が意図通りのものになっているのかを R の結果と見比べて確かめておきたい…

統計: 二つのグループの平均と分散を合成する

例えば、あるグループ A と B が別々にテストを受けたとする。 それぞれのグループの人数と平均点、そして分散は分かっているとしよう。 このとき、グループ A と B を合わせた全体での平均や分散は計算することができるだろうか? 結論から言うと、これはで…

Python: 多変数の関数から勾配法で最小値を探す

以前、このブログで一変数の関数から勾配法で最小値を探す記事を書いた。 blog.amedama.jp このときは題材として という一変数の関数を扱った。 今回は、これを多変数の関数に拡張してみることにする。 ちなみに、この多変数というのは機械学習における多次…

Python: 勾配法で関数の最小値を探す

勾配法はニューラルネットワークなどの機械学習アルゴリズムの中で、学習するときに使われているアルゴリズム。 このアルゴリズムを使うと、与えられた関数の最小値 (または最大値) を探すことができる。 例えば教師データと現在の出力の誤差を計算する損失…

Python: fasteners の便利な排他ロックを試す

Python には標準ライブラリとして、いくつか排他ロックの実装が用意されている。 例えば threading モジュールの Lock オブジェクトなどは、その代表といえる。 しかしながら、標準では用意されていないものもある。 例えばプロセス間の排他ロックやリードラ…

Python: freezegun で時刻のテストを楽に書く

時刻周りの処理はバグが混入しやすい上にテストが書きづらくて面倒くさい。 今回は、そんな面倒な時刻のテストを楽に書けるようになる freezegun というパッケージを使ってみる。 この freezegun というパッケージを使うと Python の標準ライブラリの dateti…

統計: ピアソンのカイ二乗検定で標本が理論分布と適合しているか調べる

例えば、ある六面ダイス (サイコロ) に歪みがないことを調べたいとする。 もしサイコロに歪みが無いなら、出る目の理論的な度数分布はどれも となるはず。 しかし、サイコロの出る目は無限母集団なので、実際にすべてのパターンを試して確認することができな…