Learn Data Structures and Algorithms with Golang Level up your Go programming skills to develop faster and more efficient code by Bhagvan Kommadi（英語本）の学習・実装の記録です。コードはこのサービスのおかげでその場で実行できるようになってます。

Introduction

Classification of data structures

Structural design patterns

Chapter 1: Data Structures and Algorithms

Section 1: Introduction to Data Structures and Algorithms and the Go Language

Goで学ぶデータ構造とアルゴリズム

Webの表層で遊んでいた僕がさすがに教養として機械学習をしなければと決意、学びを残していきます。9/28スタート、いつメダルがとれるんでしょうか？

はじめに

勉強の進め方

Coursera-1

Couseraの機械学習コース

YouTubeでも学ぶ

Web開発ばかりしていた大学4年生がkaggleで銅メダルを取るまで(取りたい！)

Preferred Networksが無料公開している「メディカルAIコース オンライン講義資料」のBoxバージョンです。
各Noteではディスカッションができます。

00 初めに

01 機械学習に必要な数学の基礎

02 機械学習ライブラリの基礎

03 ニューラルネットワークの基礎

04 Deep Learningフレームワークの基礎

05 実践編: MRI画像のセグメンテーション

06 実践編: 血液の顕微鏡画像からの細胞検出

07 実践編: ディープラーニングを使った配列解析

08 実践編: ディープラーニングを使ったモニタリングデータの時系列解析

メディカルAIコース オンライン講義資料 by Preferred Networks

公開されているNLP100本ノックの問題と、解答した道筋やその解説をまとめたBoxです。

初めに

第1章　解答

第6章　問題

第6章　解答

第7章　問題

第7章　解答

第8章　問題

NLP100本ノック

Python Data Science Handbook (English ver) as a Box

Preface

01.01 Help And Documentation

01.02 Shell Keyboard Shortcuts

01.03 Magic Commands

01.04 Input Output History

01.05 IPython And Shell Commands

01.06 Errors and Debugging

01.07 Timing and Profiling

01.08 More IPython Resources

01 IPython Beyond Normal Python

02.01 Understanding Data Types

02.02 The Basics Of NumPy Arrays

02.03 Computation on arrays ufuncs

02.04 Computation on arrays aggregates

02.05 Computation on arrays broadcasting

02.06 Boolean Arrays and Masks

02.07 Fancy Indexing

02.08 Sorting

02.09 Structured Data NumPy

02 Introduction to NumPy

03.01 Introducing Pandas Objects

03.02 Data Indexing and Selection

03.03 Operations in Pandas

03.04 Missing Values

03.05 Hierarchical Indexing

03.06 Concat And Append

03.07 Merge and Join

03.08 Aggregation and Grouping

03.09 Pivot Tables

03.10 Working With Strings

03.11 Working with Time Series

03.12 Performance Eval and Query

03.13 Further Resources

03 Introduction to Pandas

04.01 Simple Line Plots

04.02 Simple Scatter Plots

04.03 Errorbars

04.04 Density and Contour Plots

04.05 Histograms, Binnings, and Density

04.06 Customizing Legends

04.07 Customizing Colorbars

04.08 Multiple Subplots

04.09 Text and Annotation

04.10 Customizing Ticks

04.11 Settings and Stylesheets

04.12 Three Dimensional Plotting

04.13 Geographic Data With Basemap

04.14 Visualization With Seaborn

04.15 Further Resources

04 Introduction To Matplotlib

05.01 What Is Machine Learning

05.02 Introducing Scikit Learn

05.03 Hyperparameters and Model Validation

05.04 Feature Engineering

05.05 In Depth: Naive Bayes Classification

05.06 In Depth: Linear Regression

05.07 In Depth: Support Vector Machines

05.08 In Depth: Decision Trees and Random Forests

05.09 In Depth: Principal Component Analysis

05.10 In Depth: Manifold Learning

05.11 In Depth: k-Means Clustering

05.12 In Depth: Gaussian Mixtures

05.13 In Depth: Kernel Density Estimation

05.14 Image Features

05.15 Learning More

05 Machine Learning

06 Figure Code

Python Data Science Handbook by O'Reilly

PayPayのAPIをPythonで体験してみよう

stdout

0752ec709a534b85a9c975a67680c770
32文字


YouTubeのvideo idをpythonで作ってみた。

test

Magicodeへようこそ

無限ループから抜け出すプログラム

茶色コーダーがABC233の解けたところまで（A~D）

ABC226 茶色コーダーが解けたところまで

ABC232 解説 (A問題～C問題)

ABC225 茶色コーダーが解けた所まで

等しいことが判定できなさそうで判定できる関数の実装

アルゴ式 データサイエンス　進捗(12/16)

約半年かけて緑コーダーになれた32歳の自己紹介

IFTTTを使って自動で医療AIニュースを流すSlackチャンネルを作ってみた

新型コロナの国内感染者数を数理モデルで予測してみた!

ABC224 茶色コーダーが解けた所まで

ALifeのデモ（Go言語）

Welcome to Magicode

Trending