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debugging with sixth sense

NumPy チュートリアルしてみる

以下ドキュメントを参照しつつ、もごもごしてみます。

その前に

virtualenv あたりをもごもごしてみます。とりあえず virtualenvwrapper を導入。

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$ sudo apt-get install virtualenvwrapper

で、以下を .bashrc に、とあります。

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export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/bin/python
source $(which virtualenvwrapper.sh)

て、virtualenvwrapper.sh とかないですね。面倒なので以下。

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$ mkdir mlmpyja
$ cd mlmpyja
$ virtualenv --distribute ENV
$ source ENV/bin/activate
(ENV)$

終わったら deactivate すれば良いのね。ではチュートリアルすすめます。

とりあえず

以下なのかどうか。

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(ENV)$ pip install numpy scipy matplotlib sklearn

盛大にエラーが出まくってるように見えてアレなんですがどうなのか。

matplotlib が導入できぬ

まず、distibute をバージョン指定で導入。次に libfreetype6-devapt-get で導入。もひとつ、libpng-dev も導入。

また、scipy も導入できておらず以下を導入してリトライ。

  • libblas-dev
  • liblapack-dev
  • gfortran

scipy 導入後、sklearn も無事導入完了。

Native Bayes

入門編を言われるがまま作ってみます。つうか最終的に以下をカンニングしました。

中身が理解できていない。とりあえず動かしてみました、ってだけですね。ちなみに実行スクリプトですが以下から入手できます。

言われるがまま、実行してみましたの図、が以下です。

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>>> from NativeBayes1 import NativeBayes1
>>> import numpy as np
>>> data = np.genfromtxt('vote_filled.tsv', dtype=np.int)
>>> X = data[:, :-1]
>>> y = data[:, -1]
>>> clr = NativeBayes1()
>>> clr.fit(X, y)
>>> predict_y = clr.predict(X[:10, :])
>>> for i in xrange(10):
...     print i, y[i], predict_y[i]
... 
0 1 1
1 1 1
2 0 1
3 0 0
4 0 0
5 0 0
6 0 1
7 1 1
8 1 1
9 0 0
>>> 

諸々について、引き続き精査します。

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