machine-learning

• Docker 上で実行できるように移行中

  • https://amalog.hateblo.jp/entry/data-analysis-docker

• やること

  • ライブラリ郡をJupyter Notebook に再実装

• 実行方法

  1. docker-compose up --build

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以下古い情報

• Python3の勉強も兼ねて、機械学習の勉強のために作成

keras + Boosting系のモデルを利用して開発（途中）。

brew install pyenv pyenv install anaconda3-5.2.0 pyenv global anaconda3-5.2.0

vi ~/.bash_profile export PATH="$HOME/.pyenv/shims:$PATH" source ~/.bash_profile

conda update scipy pip install u-msgpack-python pip install GPy

brew install gcc5 brew install gcc@5 pip install xgboost

git clone --recursive https://github.com/dmlc/xgboost cd xgboost; cp make/minimum.mk ./config.mk; make -j4 cd python-package python setup.py install

pip install plotly pip install joblib brew install ta-lib pip install TA-Lib