Cream-Kuchen

Pythonでwebアプリ開発 - 参考にしたテンプレート

はじめに

webアプリ開発初心者にとって、公開されている開発用テンプレートは大変参考になりますよね。
ただ、多種多様なテンプレが公開されており、選ぶのに迷いませんか?

私は複数の観点から下記のサイトのテンプレを参考にさせて頂きました。

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積立投資で売却せず最適なリバランスを目指すツール公開 - pythonで解く制約付き最小二乗問題

はじめに

積立投資している投資信託のリバランスをしたいけど、売却はしたくない

合計購入金額はいつもと同じにしたい。そんな悩みを抱えていませんか?

ここで紹介するツールを使うと、最適な構成になる購入金額が分かります。

↓ツールはこちらです↓
colab.research.google.com

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Python, Pandasデータ処理高速化・メモリ負荷削減 - サンプルコード付き

はじめに

Python, 特にPandasの重い処理をどうしたら高速化でき、メモリ負荷も減らせるのでしょう。

サンプルデータで実行速度を比較しながら見てみましょう。

また、記事中の全てのsample codeをGoogle driveで共有しているので参考にしてください。

ipynb:https://colab.research.google.com/drive/12zSrJs005v_VU8XnDbBqA7kc5Heoupl9?usp=sharing

※ 実行環境:Google Colaboratory (2021/02/22)

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MMLSpark と Python の LightGBM 比較 ~変数重要度や精度、予測値の観点から~

はじめに

MMLSparkとPythonのLightGBMの学習・予測結果はどのように違うのでしょう?

分類器Classifierで同一データの学習・予測を行い、評価精度変数重要度予測スコアを比較します。

結論:完全一致

※ 特徴量の行・列の並びは同一
※ 幾つか設定したハイパーパラメータ等も同一
※ 実行環境:DatabricksのCommunity Edition
※ MMLSparkのversion:1.0.0-rc1
Python LightGBMのversion:2.3.1


また、比較に用いたsample codeをGoogle driveで共有しているので参考にしてください。
html:LightGBM_[mmlspark_vs_Python].html - Google ドライブ
ipynb:LightGBM_[mmlspark_vs_Python].ipynb - Google ドライブ

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MMLSpark LightGBM の使い方 - サンプルコード付き

はじめに

MMLSparkのLightGBMはどのように使うのでしょう?

サンプルデータで教師あり学習・予測を行い、精度等や変数重要度を見てみます。


また、sample codeをGoogle driveで共有しているので参考にしてください。
html:mmlspark_lightGBM_sample_usage.html - Google ドライブ
ipynb:mmlspark_lightGBM_sample_usage.ipynb - Google ドライブ

※ 実行環境:DatabricksのCommunity Edition
※ mmlsparkのversion:1.0.0-rc1

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MMLSpark を Databricks にインストール・インポートする方法

はじめに

DatabricksにMMLSparkはどのようにInstallするのでしょう?

Clusterの作成からLibraryへのInstallまで紹介します。

※ Databricksの環境は無料のCommunity Editionです。

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Pythonで株・為替のテクニカル分析・可視化

はじめに

株や為替のテクニカル分析手法をPythonでどのように実装するのでしょう?

また、どのように可視化したら良いのでしょう?具体的に紹介します。

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Herokuでプログラムの定期実行 or 無料dynoのスリープ回避

はじめに

Herokuでプログラムを定期的に実行したくないですか?

または、無料dynoのスリープを回避し起動を維持したくないですか?

add-onの1つ「Heroku Scheduler」を使った解決策を紹介します。

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