create-react-appで作成したReactアプリでFirebaseを使えるようにする

create-react-appで作成したReactアプリをgithubにアプロードし、Firebaseでウェブ上に公開する方法を記述する。最初にGitHubのページで"New Repository"から新しくリポジトリを作成する。埋めるのはRepository nameのみでいい。次にコマンドラインからReact…

XcodeでMyo.frameworkを使用するためのセットアップ方法

Xcodeのcommand line toolを使用して、Myoアームバンドに接続するアプリケーションを作成するためのセットアップ方法 手順 1. Welcome to XcodeウィンドウからCreate a new Xcode projectを選択しましす。テンプレートはCommand Line Toolを選択して、言語は…

【機械学習】識別器の学習に使用するデータの数による識別精度の比較

イントロ 機械学習では、識別器を作成するのに学習データを使用します。もちろん学習データは多いほうがいいですが、最低どのくらい必要か気になったので実験していきます。 本記事では、生体信号の筋電波形をMyoで計測したデータの中から、学習データに使用…

【機械学習】Pythonで学習データの組み合わせによる識別率の比較

イントロ Myoで計測した8動作の積分筋電位(IEMG波形)の50データのうち、2データをランダムで抽出して、識別器の学習データに使用する。5回ランダムで学習データを抽出して異なる5つの学習データの組み合わせがあるときに、学習データの組み合わせに…

skearnを使用したk-NN(K Nearest Neighbor:k近傍法)の実装方法

はじめに 本記事では、sklearnのk-NN(K Nearest Neighbor)のライブラリを使用してアヤメのクラス分類をしながら、k-NNの実装方法を記述していきます。 k-NNとは? k-NNは、入力された未知データに対して、もっとも似ている学習データをK個選択して、選択さ…

sklearnを使用したLDA(Linear Discriminant Analysis:線形判別分析)の実装方法

はじめに 本記事では、sklearnのLDA(Linear Discriminant Analysis)のライブラリを使用してアヤメのクラス分離をしながら、LDAの実装方法を記述していく。 LDAとは? 複数の次元をもつデータを、データが持つ情報を保ちながら次元を減らし、データを分離す…

SVMの各カーネルにおけるハイパラメータと識別精度を比較する

はじめに 本記事では、SVMを使用する際にもっとも適したカーネルを選択する方法として、グリッドサーチと交差検証によって、カーネルのバンド幅gammaと正則化パラメータCを決定し、各カーネルのもっとも良いパラメータを比較する。 データセットはアヤメのデ…

SVMの各カーネルにおける識別結果

イントロ scikit-learnのサポートベクターマシンを使用できるSVCメソッドを使用する時に指定できるkernel(カーネル)パラメーターがあります。このkernelパラメーターには、'linear'、'poly'、'rbf'、'sigmoid'を指定することができます。カーネルを設定で…

SVMを使用して筋電波形から上肢の動作推定システムを実装する

イントロ 本記事では、PythonとJupyter notebookを使用して、8動作の筋電波形(EMG)のデータセットを機械学習モデルに学習させます。 そして、入力された筋電波形が8動作のどの動作に属するかを予測するシステムを実装しながら機械学習の使い方について理解…

Linuxのgrepコマンドで特定のライブラリを検索する

grepコマンドとは? grepコマンドは、ファイル・ディレクトリ・他のコマンドの結果などから特定の文字列を検索するコマンド。 使い方 $ grep 文字列で文字列の部分と一致するファイルなどを検索する。 さっそく使ってみる まずはPythonのライブラリを表示す…

記事中にソースコードを埋め込むには?

さて、 プログラミングの備忘録のためにはてなブログを初めて見たものの、以下のように print("Hello World!")記事中へのソースコードの埋め込み方法がわからなかったので、 まずはそこからまとめていきます。 方法 設定から編集モードを「はてな記法モード…