機械学習を取り入れた株価予測システムはローカル環境でPython×Djangoで一通り完成しました。次はAndroidアプリ化を目指します。

「データ分析実務スキル検定（CBAS）」に合格したので、受けた感想と対策や難易度を私の観点から共有します。

機械学習の分類問題の検証で出てくる混同行列 (Confusion matrix)があります。サンプルコードはたくさんあるのだけど、そもそものTP、TN、FP、FNの意味をいまだに理解不足なので、自分なりにまとめてみました。

Pythonの勉強を日々しています。今回は、求人を掲載している企業の情報をPythonで取得（スクレイピング）することに挑戦したいと思います。

機械学習のアルゴリズムの一つであるサポートベクタマシン（SVM）を少し覗いてみて、実装します。分類では大活躍です。

HTMLのスクレイピングを行ってWebページを解析する、一部の文書を抽出して解析するなど用途も様々です。その難しい処理を行ってくれるのが、janomeのAnalyzerという強力なモジュールがあります。

自然言語処理のライブラリでMeCabを紹介しました。そこでも簡単に触れましたが、有名なライブラリでJanomeというのもあるので紹介します。というか勉強したのでメモ書きです。

私たち人間には「好き」「嫌い」「ポジティブ」「ネガティブ」などの感情・気持ちがあるので、それをAIで分析していようというのが感情分析・ネガポジ分析です。そのやり方を紹介します。

PythonでMeCabを利用する方法を紹介していきます。自然言語処理には欠かせないオープンソースの形態素解析エンジンです。

自然言語処理の基礎「TF-IDF」を自分なりにまとめたので紹介します。TF-IDFは、文書中に含まれる単語の重要度を評価する手法の1つです。