Python のデータ可視化ライブラリは複数あり、matplotlib や seaborn を使う場合が多いのではないかと思います。特に seaborn は出版品質の図が手軽に作れるため便利で、実際に機械学習系の論文ではこのライブラリで用意したであろうグラフをよく見かけます…

『モンテカルロ統計計算』（講談社、鎌谷研吾 著、駒木文保 編）の章末問題を Julia で解くシリーズ第2回で、今回は第3章「積分法」です。解析計算するだけの問題は割愛。

Julia 言語と MCMC の勉強のため、R 向けに書かれている教科書『モンテカルロ統計計算』（講談社、鎌谷研吾 著、駒木文保 編）の章末問題を解いていこうかと思います。また、単に問題解くだけでは面白くなかったりもするので、適宜 Python との比較などを追…

機械学習モデルのハイパーパラメータを最適化するのに Optuna を使っている人も多いと思います。最適化目標（深層学習のロスや RMSE など）を決め、探索空間を適当に設定するだけでいい感じにパラメータを求めてくれるので便利ですね。ところで、Optuna にお…

私は普段 Python を使った機械学習アルゴリズムの開発とか統計分析に関わっていますが、最近どうも Julia 言語 julialang が気になっています。よくある scikit-learn や pandas もしくは PyTorch などに不満を感じることはあまりないのですが、みんな Julia…

私は最近、国立遺伝学研究所が運営するスパコンにお世話になっています。特に CPU ヘビーな計算をさせる場合に重宝しています。遺伝研スパコンは、通常、まずゲートウェイノードに SSH した後にログインノードに改めてログインすることで開発作業を進めるこ…

先日、PDB ファイルから読んだタンパク質座標データを元に、コンタクトマップを numpy でミリ秒オーダーで計算する方法を書きました。 PDB ファイルを読み込みコンタクトマップをミリ秒で計算する - luggage baggage コンタクトマップとは、3次元空間内に存…

タンパク質の構造解析をする際、各アミノ酸残基が近接しているかどうかを記述するコンタクトマップが役立つ場合があります。通例、コンタクトマップは各アミノ酸の Cα の三次元座標を用いて、互いの距離が一定以下（8Åとすることが多い）であれば近接してい…