2019年2月8日金曜日

Weka

wekaの使い方メモです。

環境設定
wekaをダウンロードします。(このサイトを参考にした)
解凍したらweka-3-8-1-oracle-jvmをアプリケーションフォルダにダウンロードします。

構造学習できるか確認
このサイトを参考に、wakaのデータ形式であるarffファイルを作成して、構造学習します。
データを作成
arff形式のデータを作成します。
@RELATION データ名
@ATTRIBUTE 要素名 要素の型
 要素の型は…
 文字列、でてくるものが決まっている場合→{0,1}や{FEW,NSC,CLR,VV,SCT,BKN,OVC}
 数字→NUMERIC
@DATA
 この下にデータをカンマ区切りで列挙

データのインポートとヒストグラム作成
Applications→explorerを選択
左上のOpen fileからarffファイルをインポート
左下には、ヒストグラムが表示される。 Allを選択すれば、全て出てくる

構造学習
タブを、Classifyにして、分類方法はBayesNetを選択
分類方法のテキスト部分を選択すると、細かく設定できる
Startを押すと分析 出力結果についてはここを参考に
今回は97.2527 %の精度であった。
グラフ表示
色々分類方法、パラメータをいじる必要がある。



2019年1月17日木曜日

PythonとRの環境設定(AnacondaからJupyter Notebook)

Pythonでの実習にリクエストがあり、Rの講座もやるのでその環境設定です。
今回はUbuntu16.04にAnacondaを入れ、そこからjupyter notebookを利用していきます。

(1) Anacondaのインストール
Ubuntuにログインして、ユーザの追加をしておきます。
# useradd -m -s /bin/bash mizunolab001
# su - mizunolab001

Anacondaをダウンロード
$ wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.sh
インストール
$ bash Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.sh




 一度、ログアウトしてから再度ログインする。
バージョン確認
$ conda -V

(2) jupyter-notebookの設定
jupyter-notebookは外部からログインして利用することとします。外部からアクセスできるように設定します。
(i) コンフィグファイルの生成
$ jupyter-notebook --generate-config
$ vi .jupyter/jupyter_notebook_config.py
(ii) 外部アクセスの設定
現在localhostになっているので、0.0.0.0に変更します。
(iii) 起動時にブラウザが起動しないようにする
デフォルトだとjupyter-notebook起動時にブラウザが起動します。今回は外部からアクセスするので、ローカルでのブラウザ起動は必要ありません。Falseに変更します。
(iv) ポートの設定
必要に応じて利用するポート番号を変更します。デフォルトは8888で、既に利用して入れば連番で番号が増えていきます。


(v) パスワードの設定
デフォルトでは外部からアクセスするときにTokenが必要になり面倒です。パスワードを設定してアクセスできるようにします。一度viからquitします。
$ ipython3
In [1]: from notebook.auth import passwd
In [2]: passwd()
Out[2]: 'sha1:xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx'
このsha1の値を利用します。
In [3]: quit()
$ vi .jupyter/jupyter_notebook_config.py
Tokenを書き込みます。
 jupyter-notebookを起動します。
$ jupyter-notebook
外部からブラウザでアクセスします。
http://サーバ名 or IPアドレス :8888
パスワードを求める画面が出てきます。
パスワードを入力するとログインできます。

(3)HelloJupyterを作成
動作確認のため、HelloJupyterを作成します。New から Python 3を選択します。
タイトル名をクリックして、タイトルを変更します。
最初の部分は見出しにします。CodeからMarkdownに変更します。見出しを入力しておきます。
Shift + Enterで実行されます。

次はpythonコードを書いておきます。
Shift + Enterで実行します。
もう一つ
MarkdownでTex数式を書いてみます。

サーバのコマンドを実行します。!をつけることでコマンドが実行されます。
画像のアップロードをします。ドラッグ&ドロップするだけでできます。



(4) Rの導入
ユーザベースでRを入れていきます。jupyter-notebookが実行されている場合は、Ctr+Cを2回で終了させます。
$ conda install -c r r-essentials
ちょっと時間がかかります。
jupyter-notebookを再度立ち上げます。
$ jupyter-notebook
今度はNewからRを選択します。
タイトルを「HelloJupyterR」としておきます。Rのロゴも右上に見えます。一つめは同じくMarkdownで見出しを書いておきます。
Rのコードを入れて、Shit+Enterで実行します
Rでの実行が確認できました。
参考
 https://www.anaconda.com/download/#linux
https://anaconda.org/chdoig/jupyter-and-conda-for-r/notebook
http://starpentagon.net/analytics/remote_jupyter_notebook/
 https://ymgsapo.com/remote-access-jupyter/
https://qiita.com/y__sama/items/5b62d31cb7e6ed50f02c

2018年10月17日水曜日

processingを使おう(5)クラスを使う

前回の、processingを使おう(4)ではたくさんの配列を作って、ボールを動かしていきました。今回は、くらを利用して、今までよりもわかりやすいプログラムを作っていきましょう。

2018年10月3日水曜日

processingを使おう(4)色々なアニメーション

1.棒がカラフルにぐるぐる



2.ボールが反射する


3.カラフルボール反射