背景・目的 予測モデルの学習手法の選定:Linear SVC とりあえずやってみる データを正規化・標準化してみる Z-Score Normalization(標準化) Min-Max Normalization データの分布形状を確認 正規化・標準化したデータで再度Linear SVC 次のステップ 背景・目…

データの正規化を考慮したワインの等級予測:Linear SVC編

背景 目的 一般の卓球プレーヤーが抱える制約 先行技術 今後の取り組み①: 試合動画内の選手のトラッキングと打法の自動分析 今後の取り組み②: 選手の動作情報から試合の流れを把握し、自分がとるべき戦術を提案してくれるシステムの開発 参考: テニスにおけ…

東大生マラソンランナーに習って卓球とプログラミングの両立方法を考えてみた

Introduction Sample Required modules Read sample data Animation playback figure window Radio button GUI Slider GUI Update animation Source code Introduction 実験で取った時系列データを見返したり、プロトタイピングしたロジックをシミュレーショ…

Animation Playback GUI Tool with matplotlib of Python

Introduction Reference Sample Data About $GPGGA format Extraction $GPGGA data from NMEA text log Transformation Longitude and Latitude to X and Y position Visualize X-Y Position and Analysis Introduction 障害物検知用センサの計測精度を評価…

GPS NMEA Analysis with Python package pyproj

Introduction Reference Sample Data Contents Correlation check The Top 5 Attributions which have high correlation with Class Integration Class 1 and Class 3 Correlation between Color intensity and top 5 attributions has high correlation wit…

Data Analysis for Predicting Class of Wine Part1

背景・目的 参考記事 Kaggleとは？ 扱われたお題 プロセス①: データの中身を確認する プロセス②: データの相関を調べる プロセス③: 欠損したデータを補完する プロセス④: モデリング前の事前処理 プロセス⑤: 解析とモデリング 最終的な結果 背景・目的 世の…

Kaggleで上位10%に入るデータサイエンティストから学ぶデータ分析のプロセスについて