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複数の要素から構成される最適化モデルを最適化ライブラリPyomoで実装するとき、コードを再利用しやすくするため、各要素をクラスとして実装する方法を検討しました。

複数の要素から構成される最適化モデルを最適化ライブラリCasADiとPythonで実装するとき、コードを再利用しやすくするため、各要素をクラスとして実装する方法を検討しました。

「FIRE成功率シミュレータ」をリリースしました。サイトの概要と、使用した技術についてまとめています。

最適化ライブラリCasADiにおいて行列を扱うSX, MX, DMクラスの違いをまとめました。

はじめに Windows 10 HomeにDocker Desktopをインストールする手順を備忘録として残します。 DockerはLinuxカーネル上で動作します

Scikit-learnのGridSearchCVクラスによるグリッドサーチを解説します。

Scikit-learnのStratifiedKFoldクラスによる交差検証を解説します。

SciPyのlinkageメソッドによる凝集型クラスタリングについて解説します。

Scikit-learnのDBSCANクラスを用いたクラスタリングを解説します。

Scikit-learnのKMeansクラスを用いたクラスタリングを解説します。

回帰モデルの評価指標としてよく用いられるMAE, RMSE, MAPE, RMSPEについて解説します。

Scikit-learnのElasticNetクラスによるElastic Netについて解説します。

Scikit-learnのLassoクラスによるラッソ回帰について解説します。