EurekaMoments

This is my studying logs about Autonomous driving, Machine learning technologies and etc.

Data Analysis

Tリーグの試合データをスクレイピング+CSV保存するために調べた事のメモ

Pythonクローリング&スクレイピング[増補改訂版] -データ収集・解析のための実践開発ガイド作者:加藤 耕太発売日: 2019/08/10メディア: 単行本(ソフトカバー) 目次 目次 背景・目的 参考資料 Pythonプログラム チーム間、選手間の対戦成績 + 各試合の得点…

卓球の試合における得点確率のベイズ推定を考える

図解・ベイズ統計「超」入門 (サイエンス・アイ新書)作者:涌井 貞美発売日: 2017/09/14メディア: Kindle版 目次 目次 背景・目的 スポーツにおけるベイズ推定 卓球の試合で予測したい確率とは 得点率を予測する一連の流れ 0. 戦術の分類を定義する 1. 相手が…

CSVファイルのデータを手軽にグラフ化するGUIツールを作ってみた

Python実践データ分析100本ノック作者:下山 輝昌,松田 雄馬,三木 孝行出版社/メーカー: 秀和システム発売日: 2019/09/27メディア: 単行本 目次 目次 背景・目的 ソースコード 使い方 インストールと起動 CSVファイルの読み込み 各データの最大値、最小値、平…

Momentum shift analysis of Table tennis game ~Winning Rate Simulation~

敗者を勝者に変える卓球戦術ノート (卓球王国ブックス)作者: 高島規郎出版社/メーカー: 卓球王国発売日: 2019/04/19メディア: 単行本(ソフトカバー)この商品を含むブログを見る Table of Contents Table of Contents Introduction Reference Input data So…

限られた卓球の試合データから追加データを自動計算してみた

スポーツを10倍楽しむ統計学 (DOJIN選書)作者:鳥越 規央出版社/メーカー: 化学同人発売日: 2015/05/20メディア: 単行本(ソフトカバー) 目次 目次 背景・目的 分析の目標 制約条件 サンプルデータの入手 追加データの自動計算 次の取り組み 背景・目的 最近…

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 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…

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

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…

Animation Playback GUI Tool with matplotlib of Python

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…

GPS NMEA Analysis with Python package pyproj

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…

Data Analysis for Predicting Class of Wine Part1

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…

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

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…