timedelta:時刻差 datetime. 地球時(TT)と太陽系力学時(TDB)の関係式 - suzuki-navi’s blog. timedelta オブジェクトは、2つのdatetimeの時刻差を表すオブジェクト。 二つの日付や時刻間の差を使用する場合に用いる。 全ての引数がオプションで、デフォルト値は 0 です。 引数は整数、浮動小数点数でもよく、正でも負でも可。 datetime. timedelta(days=0, seconds=0, microseconds=0, milliseconds=0, minutes=0, hours=0, weeks=0) [公式] timedelta オブジェクト 使用する場合は、対象となるdatetimeオブジェクトに対して、演算子を用いて演算を行う。 基本的には時刻差や日時の差を操作する際に使用する。 >>> datetime. timedelta ( days = 1) datetime. timedelta ( days = 1) >>> test + datetime.
Pythonにおける日時に関するモジュールをまとめた。
UNIX時間を取得するならtimeモジュール、日時を取得するならdatetimeモジュールを使う。
pandasのTimestamp型はtimeとほぼ同一なので、取り扱う場合はdatetime型を意識する。
本記事ではtimeとdatetimeモジュールを取り扱う。
time: 実行時間計測
datetime:日付利用
pandas. Timestamp:データ解析
time64:データ解析
時間に関するpythonの標準モジュール。
このモジュールでは、時刻に関するさまざまな関数を提供します。
[公式] 時刻データへのアクセスと変換
時刻は UNIX時間[秒] で表現されたもの。
() はUNIX時間を示しており、この時間を用いてプログラムの実行時間計測などに使用する。
rftime() は日時などを文字列で表現するが、個人的には使用しない。
() は日時を含めた表現。こちらもdatetimeを用いるので、個人的には使用しない。
理由としては後述するdatetimeに類似する型がpandasやnumpyなどの演算系ライブラリで使用されているため。
コード
type
value
()
float
1612560000. 0000000
rftime('%Y/%m/%d%H:%M:%S')
string
2021/01/02 03:04:05
Sat Feb 2 03:04:05 2021
import time
def data_print ( value):
print ( ' type: ', type ( value))
print ( ' value: ', value)
print ( 'time')
data_print ( time. time ())
data_print ( time. strftime ( '%Y/%m/%d%H:%M:%S'))
data_print ( time. ctime ())
# time
# type:
(totalcount 5, 205 回, dailycount 50回, overallcount 6, 664, 512 回) E資格
こんにちは。カルークです。 先日、ディープラーニング検定のE資格というのを受験しました。 手応えはちょっと微妙かもと思ってましたが合格していたので、これから受験する方に向けて、合格までの道のりや勉強法、感想などを紹介できたらと思います。参考になれば幸いです。 ディープラーニング検定って?
回帰モデル 機械学習 回帰について説明しているものとして正しいものを選択せよ。 A. データ中において類似的性質を有する集合を見出す。 B. 目的変数を複数の説明変数を用いて予測する。 C. 入力に応じて二種類に判別する。例えば入力をx、0および1で表現される二値変数をyとすると、xからyを推定する。 D. 入力に応じて有限個のクラスに分類する。 問14. ロジスティック回帰 ロジスティック回帰で使われるロジスティック関数を表す式およびそのグラフの組み合 わせとして正しいものを選べ。 問15. holdout 未知データに対する予測性能を正しく評価する必要がある。 そのため現在持っている全データセットを分けて、学習と評価を正しく行なっていく。 ホールドアウト法を行う場合はどのような手順で学習・検証を行うか、正しいものを選択せよ。ただし、Xは説明変数、yは目的変数とする。 A. モデルに全データのXとyをそれぞれ入力し、作成したモデルに検証用データのXを入力する。その後、出力された答えと検証用データのyで答え合わせを行う。 B. モデルに検証用データのXとyをそれぞれ入力し、作成したモデルに学習用データのXを入力する。その後、出力された答えと検証用データのyで答え合わせを行う。 C. モデルに学習用データのXとyをそれぞれ入力し、作成したモデルに全データのXを入力する。その後、出力された答えと全データのyで答え合わせを行う。 D. モデルに学習用データのXとyをそれぞれ入力し、作成したモデルに検証用データのXを入力する。その後、出力された答えと検証用データのyで答え合わせを行う。 問16. E資格対策で勉強したこと、参考書など（JDLA Deep Learning for ENGINEER 2019 #2） - 俺人〜OREGIN〜俺、バカだから人工知能に代わりに頑張ってもらうまでのお話. パラメータ探索 パラメータへの理解が深い場合、手動でハイパーパラメータを調整することで、予測精度を上げる可能性を高めることができる一方、作業者がチューニングする手間がかかるのが難点である。 そこで手動以外のパラメータ探索手法として、グリッドサーチやランダムサーチといったハイパーパラメータ探索が存在する。これらの説明として誤っているものを選択せよ。 A. グリッドサーチはハイパーパラメータの候補値を指定して、それぞれのパラメータで学習を行い、テストデータセットに対する予測が最も良い値を選択する手法である。 B. ランダムサーチはハイパーパラメータの候補値ではなく、探索の対象とするハイパーパラメータ自体をランダムに決定し学習を行うことによって、テストデータセットに対する予測を徐々に向上させる手法である。 C. グリッドサーチは探索するパラメータの候補値をランダムサーチよりも把握しやすい一方、組み合わせの数だけ探索点の数が膨大になるというデメリットがある。 D. ランダムサーチはグリッドサーチよりも計算時間が短く済むが、最適な組み合わせにたどり着かないという可能性がある。 線形モデル以外にも様々なモデルが存在する。例えばk近傍法(kNN)やランダムフォレス トなどが挙げられる。k近傍法の説明として誤っているものを選択せよ。 A.