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Python のソースを読んでみる – Qiita

CentOSのDevelopment Tools – Qiita

Installing scikit-learn — scikit-learn 0.21.3 documentation

Scikit-learn requires:

Python (>= 3.5)
NumPy (>= 1.11.0)
SciPy (>= 0.17.0)
joblib (>= 0.11)

https://qiita.com/hitochan777/items/941d4422c53978b275f8
sudo yum install libffi-devel

numpy, scipyでOpenBLASを使う – Qiita

料金 – Amazon SageMaker | AWS

スタンダードインスタンス – 現行世代 時間あたりの料金
ml.t2.medium 0.0608 USD
コンピューティング最適化インスタンス – 現行世代
ml.c5.xlarge 0.3 USD
GPU インスタンス – 現行世代
ml.p2.xlarge 2.159 USD

EC2
g3s.xlarge 4 13 30.5 GiB EBS のみ 1.04USD/時間
t2.medium 2 変数 4 GiB EBS のみ 0.0608USD/時間

まぁPandas使いたいよね。
BaseEstimatorを使ってみる (Python メモ) | OpenBook

ちょっとした画像だけではなくグラフも簡単に書けるらしく
Jupyter note 便利は便利
難しい話はあるけど
まぁ便利だね

Jupyter Notebook

進捗

機械学習のいろいろを
Amazon EC2上のCentosでいろいろ試して満足が行き
こんどはネット上のJupyter Noteを試して
いつの間にか Jupyter Noteを自分の環境にインストール
調査は続く
思う事はあるけどかなり楽だとは思う

もっとも簡単なアルゴリズムだから
Hello worldみたいなもん
ということで納得はするが

これただの近似検索だよね

なんでこんな互換性のない仕様にしたのかの調査からか

執筆予定

YUV – Wikipedia

Y = 0.299 × R + 0.587 × G + 0.114 × B
U = -0.14713 × R – 0.28886 × G + 0.436 × B
V = 0.615 × R – 0.51499 × G – 0.10001 × B

BGR to YUV

Python code

YUV to BGR

Python code