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Deep Insider 【AIの学びをここから】AI／データ分析／データサイエンス／Python／機械学習が学べる技術情報サイト「＠IT／Deep Insider」編集部（編集責任のデジタルアドバンテージ社）。

「［データ分析］正規分布 ～ 私より背の高い人はどれぐらいいるの？ 」を公開しました。
28/08/2024

「［データ分析］正規分布 ～ 私より背の高い人はどれぐらいいるの？ 」を公開しました。

データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載（確率分布編）の第6回。正規分布は平均値を「山」の中心として、標準偏差によって左右対称に「すそ」が広がるような形の連続型確率分布.....

「ジャッカード類似度（Jaccard Similarity）／ジャッカード係数（Jaccard Index）とは？ 」を公開しました。
27/08/2024

「ジャッカード類似度（Jaccard Similarity）／ジャッカード係数（Jaccard Index）とは？ 」を公開しました。

用語「ジャッカード類似度」について説明。集合間の類似性を評価する尺度で、「2つの集合がどれだけ重なり合っているか」を測定するために使用される。値が1に近いほど「似ている」を、0に近いほど「似ていない」を意...

「［解決！Python］ユークリッドの互除法で最大公約数を求めるには 」を公開しました。
26/08/2024

「［解決！Python］ユークリッドの互除法で最大公約数を求めるには 」を公開しました。

2つの自然数の最大公約数を求めるために使われるユークリッドの互除法の説明と、それに基づいて最大公約数を求める関数の実装を幾つか紹介する。

「［pandas超入門］欠損値とその処理 」を公開しました。
22/08/2024

「［pandas超入門］欠損値とその処理 」を公開しました。

Pandasでデータを処理する際には避けては通れない欠損値。その概要と欠損値かどうかの判定方法、欠損値が行や列に含まれているかを確認する方法、それら数をカウントする方法、欠損値を含む行や列を削除したり置き換え...

「PR: 運用のカオス、どう解消する？　ハイブリッドクラウド運用の課題を解決した事例を紹介 」を公開しました。
22/08/2024

「PR: 運用のカオス、どう解消する？　ハイブリッドクラウド運用の課題を解決した事例を紹介 」を公開しました。

ハイブリッドクラウドやマルチクラウドを利用する企業が増え、運用管理の複雑化が課題になっている。ガバナンスの不全やサービスレベルの低下などを引き起こさないために有効なソリューションを運用の専門家に聞いた...

「「線形回帰」（数値予測）をPythonで学ぼう 」を公開しました。
21/08/2024

「「線形回帰」（数値予測）をPythonで学ぼう 」を公開しました。

「知識ゼロから学べる」をモットーにした機械学習入門連載の第3回。数値予測に使われる「線形回帰」は、最も基本的な機械学習のアルゴリズムです。その概要と仕組みを図解で学び、Pythonとscikit-learnライブラリを使った.....

「［データ分析］累積分布関数の逆関数 ～ 95％の確率で推しのチケットを入手するまでに何回チャレンジすればいい？ 」を公開しました。
07/08/2024

「［データ分析］累積分布関数の逆関数 ～ 95％の確率で推しのチケットを入手するまでに何回チャレンジすればいい？ 」を公開しました。

データ分析の初歩からステップアップしながら学んでいく連載（確率分布編）の番外編。代表的な離散型確率分布に対する累積分布関数の逆関数を紹介。例えば、二項分布の累積分布関数ではn回中k回まで成功する確率が求....

「［解決！Python］エラトステネスのふるいで素数を求めるには 」を公開しました。
05/08/2024

「［解決！Python］エラトステネスのふるいで素数を求めるには 」を公開しました。

指定した整数までの素数を、エラトステネスのふるいと呼ばれる手法で求める方法を見たあと、それを関数として定義し、その関数を使って、指定した値が素数かどうかを判定する関数を定義してみよう。

「編集後記「ONEXPLAYER X1 AMD版で楽しむChatGPT×プログラミング」と「何をもってPythonicなのか（refrain）」 」を公開しました。
04/08/2024

「編集後記「ONEXPLAYER X1 AMD版で楽しむChatGPT×プログラミング」と「何をもってPythonicなのか（refrain）」 」を公開しました。

一色からは「ONEXPLAYER X1 AMD版で楽しむChatGPT×プログラミング」という題でX1を数週間使って気付いた問題と、その解決のために始めたChatGPTを駆使したプログラミングについて、かわさきからは「何をもってPythonicなのか（refra...

「［pandas超入門］DataFrameをさまざまなオブジェクトに変換しよう 」を公開しました。
01/08/2024

「［pandas超入門］DataFrameをさまざまなオブジェクトに変換しよう 」を公開しました。

DataFrameオブジェクトは便利に使えますが、別形式のオブジェクトに変換できると便利なこともあります。今回はその方法を紹介していきます。

「［解決！Python］試し割り法で素因数分解をするには 」を公開しました。
29/07/2024

「［解決！Python］試し割り法で素因数分解をするには 」を公開しました。

整数を素因数分解するにはさまざまな方法がある。その中でも一番簡単な「試し割り法」と呼ばれる方法でこれを行う手順を紹介する。

「［データ分析］幾何分布と負の二項分布 ～ 三度目の正直の確率は？ 」を公開しました。
24/07/2024

「［データ分析］幾何分布と負の二項分布 ～ 三度目の正直の確率は？ 」を公開しました。

データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載（確率分布編）の第5回。幾何分布とは、k回目に成功する確率の分布です。一方、負の二項分布は、n回成功するまでにk回失敗する確率の分布.....

「［解決！Python］べき乗を計算するには（**演算子、pow関数、math.pow関数） 」を公開しました。
22/07/2024

「［解決！Python］べき乗を計算するには（**演算子、pow関数、math.pow関数） 」を公開しました。

Pythonでべき乗を計算するには**演算子、組み込みのpow関数、mathモジュールのpow関数を使える。それらの使い方と、振る舞いの違いを紹介する。

「［pandas超入門］DataFrameをソートしたり行や列を入れ替えたりしてみよう 」を公開しました。
18/07/2024

「［pandas超入門］DataFrameをソートしたり行や列を入れ替えたりしてみよう 」を公開しました。

pandasにはDataFrameオブジェクトの行や列をソートする機能や、行と列の順序を入れ替える機能もあります。今回はそれらについて見ていきましょう。

「レーベンシュタイン距離（Levenshtein distance）／編集距離とは？ 」を公開しました。
17/07/2024

「レーベンシュタイン距離（Levenshtein distance）／編集距離とは？ 」を公開しました。

用語「レーベンシュタイン距離」について説明。2つの系列（文字列やDNA配列など）を比較して、一方から他方へ変換するのに最も少ない編集操作（挿入／削除／置換）の回数をカウントすることで、2系列間の距離を計測す....

「［解決！Python］mathモジュールを使ってlog（対数）を計算するには 」を公開しました。
15/07/2024

「［解決！Python］mathモジュールを使ってlog（対数）を計算するには 」を公開しました。

mathモジュールのmath.log関数、math.log1p関数、math.log2関数、math.log10関数を使って対数を求める方法と、それぞれの関数の違いを紹介する。

「［データ分析］ポアソン分布 ～ 100年に1人の天才は何人現れる？ 」を公開しました。
10/07/2024

「［データ分析］ポアソン分布 ～ 100年に1人の天才は何人現れる？ 」を公開しました。

データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載（確率分布編）の第4回。ポアソン分布とは、出来事（事象）が、まれにしか起こらない場合に、独立な試行を何回も繰り返したときの確率分.....

「［解決！Python］小数点以下の有効桁数を指定して浮動小数点数値を文字列化するには 」を公開しました。
08/07/2024

「［解決！Python］小数点以下の有効桁数を指定して浮動小数点数値を文字列化するには 」を公開しました。

format関数／文字列のformatメソッド／f文字列で書式を指定して、浮動小数点数値を任意の有効桁数で文字列に変換する方法を紹介する。

「ハミング距離（Hamming distance）とは？ 」を公開しました。
02/07/2024

「ハミング距離（Hamming distance）とは？ 」を公開しました。

用語「ハミング距離」について説明。同じ長さの2つの系列（文字列やビット列）を比較して、異なる位置の数をカウントすることで、2系列間の距離（または類似度）を計測する方法。エラーチェックやデータ比較、クラス....

「［解決！Python］qrcodeモジュールを使ってQRコードを作成するには 」を公開しました。
01/07/2024

「［解決！Python］qrcodeモジュールを使ってQRコードを作成するには 」を公開しました。

qrcodeモジュールが提供するmake関数やQRCodeクラスを使ってQRコードを作成する方法を紹介する。また、作成したQRコードの内容を読み取る方法も簡単に紹介する。

「［pandas超入門］DataFrameに対して行や列を追加したり削除したりしてみよう 」を公開しました。
27/06/2024

「［pandas超入門］DataFrameに対して行や列を追加したり削除したりしてみよう 」を公開しました。

pandasには、assignメソッドやinsertメソッド、concat関数、dropメソッドなど、DataFrameオブジェクトに対して、行や列を追加したり削除したりする方法が用意されています。それらの基本的な使い方を見ていきましょう

「［データ分析］超幾何分布 ～ くじ引き（非復元抽出）の確率を求める！ 」を公開しました。
26/06/2024

「［データ分析］超幾何分布 ～ くじ引き（非復元抽出）の確率を求める！ 」を公開しました。

データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載（確率分布編）の第3回。まず「非復元抽出（例：くじ引き）とは何か」を説明。その確率分布である超幾何分布を取り上げ、その意味や特徴.....

「［解決！Python］python-dotenvモジュールを使って.envファイルを基に環境変数を設定するには 」を公開しました。
24/06/2024

「［解決！Python］python-dotenvモジュールを使って.envファイルを基に環境変数を設定するには 」を公開しました。

プログラムで使用する各種設定を.envファイルに記述してあるときに、それらを基に環境変数を設定したり、辞書オブジェクトとして保持したりする方法を紹介する。

「マハラノビス距離（Mahalanobis distance）とは？ 」を公開しました。
19/06/2024

「マハラノビス距離（Mahalanobis distance）とは？ 」を公開しました。

用語「マハラノビス距離」について説明。2点間の距離を計測する方法の一つで、「“普通の距離”（＝ユークリッド距離）を一般化したもの」とも言われる。データの分布（共分散行列）を考慮することで、データのばら.....

「［解決！Python］日付から曜日を求めるには 」を公開しました。
17/06/2024

「［解決！Python］日付から曜日を求めるには 」を公開しました。

datetimeモジュールのdatetimeクラスやdateクラスのweekday／isoweekday／strftimeメソッド、calendarモジュールのweekday関数を使って日付から曜日を取得する方法を紹介する。

「初心者向け、データ分析・AI・機械学習の勉強方法　Deep Insiderで学ぼう 」を公開しました。
12/06/2024

「初心者向け、データ分析・AI・機械学習の勉強方法　Deep Insiderで学ぼう 」を公開しました。

データ分析、AI／機械学習の実装、生成AIの活用（まとめてデータサイエンス）は、もはや多くの人に必要な知識となっています。これらの基礎はどうやって学べばよいのでしょうか？　オススメの勉強方法を紹介します。

「［解決！Python］ビット演算まとめ 」を公開しました。
10/06/2024

「［解決！Python］ビット演算まとめ 」を公開しました。

ビット単位のAND／OR／XOR／NOT演算とビットシフト演算について紹介し、それらによってビットパターンがどう変化するかを確認していく。

「［pandas超入門］DataFrameの要素を選択するさまざまな方法 」を公開しました。
06/06/2024

「［pandas超入門］DataFrameの要素を選択するさまざまな方法 」を公開しました。

pandasのDataFrameオブジェクトの要素を選択するにはたくさんの方法があります。その中からat属性とiat属性、それからブーリアンインデクシングと呼ばれる方法を用いてアクセスする方法を紹介しましょう。

「［データ分析］二項分布とベルヌーイ分布 ～ 離散型確率分布の基本 」を公開しました。
05/06/2024

「［データ分析］二項分布とベルヌーイ分布 ～ 離散型確率分布の基本 」を公開しました。

データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載（確率分布編）の第2回。推測統計の基礎となる確率分布のうち、離散型確率分布で代表的なベルヌーイ分布と二項分布の意味や特徴などを解.....

「［解決！Python］文字列とバイト列を相互に変換するには 」を公開しました。
03/06/2024

「［解決！Python］文字列とバイト列を相互に変換するには 」を公開しました。

文字列とバイト列を相互に変換するには、文字列のencodeメソッドとバイト列のdecodeメソッドを使うか、str関数とbytes関数を使うのが簡単だ。それらの方法を紹介する。

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