友之介的つぶやきブログ

PCやらプログラムやらぶつぶつ言ってます

PC解体

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連休だったので隣の部屋にある、古いPCを分解してみました。
裏配線が出来ないケースなのでケーブルがごちゃごちゃしてましね。

中身を新しく入れ替えようと思ってましたが、この時代のケースはfanとか外しづらい作りに。

ケースが古くてUSB3.0もないので新しいのに変えた方が良さそうです。

 

 

BIOSの様子が……

設定を試そうと何度か再起動してるうちに、OSが起動しなくなりました。

いつの間にかbootメニューから消えていたので、再びEFIファイルを登録し、起動。
しかし、登録は出来たものの起動は出来ず。
EFIのメニューにwindowsが残ってたので、こちらも試したが、起動せず。
別のディスクに入ってたMBRからの起動は可能。
EFI shellからの起動も成功。
どうやらEFIの直接起動のみ失敗するみたいですね。

BIOSの状態がおかしいと思い、BIOSをアップデート。
ところが、今度はBIOSすら起動しない状態に……

ハードの要因を疑い、メモリ、グラフィックカードSSDを外して起動してるみが、変化なし。

BIOSが2つあるのを思い出したので、BIOS2に切り替えて起動。
なんとか起動に成功したので、BIOS2から1へコピー。
BIOS1からの起動も成功したので、BIOSのアップデート。
最後に外したパーツを戻して、無事動くようになりました。

皆さんもBIOSのアップデートには気を付けましょう。

 

終了する

以前iGoodleが終了してしまったのでMy Yahoo!に移動しましたが、
今度はMy Yahoo!が終了することに。

webサービスは便利ですが、終わってしまうとどうにもならないのが不便ですね。
新たなサイトを探してみましたが、netvibesが良さそうなので、そちらに移動です。

 

gtk3.20

Debian testingのバージョンupしたら、pulseaudio音量調整のメーター? が表示されない状態に。

下のサイトをみてると、どうやら使ってるテーマがgtk3.20に対応していないみたいですね。

 

https://bugs.freedesktop.org/show_bug.cgi?format=multiple&id=94887



とりあえず、gnomeのテーマをインストルるし、テーマを変更したら無事表示されました。

ナイーブベイズ

機械学習 はじめよう」のベイジアンフィルタを参考にナイーブベイズを実装してみました。

gihyo.jp



ついでだったので、他の方もやっていた、形態素解析mecabに変えてみました。

 

# coding: utf-8
import MeCab

partsDic = {}
for par in [u"名詞", u"動詞", u"形容詞", u"副詞", u"連体詞", u"感動詞",]:
    partsDic[par] = True

def split(sentence):
    sentence = sentence.encode("utf-8")
    tgr = MeCab.Tagger("")
    node = tgr.parseToNode(sentence)
    nodes = []
    while node:
        if partsDic.has_key(unicode(node.feature, "utf-8").split(",")[0]):
            nodes.append(unicode(node.surface, "utf-8").lower())
        node = node.next

    return nodes


コメントにもありましたが一番目のが正しいカテゴリに分類されないみたいです。
理由は色々ありますがbowだと出現確率が少ないものは、期待する結果にならないみたいですね。

 

機械学習わかりやすそうなサイトや本を探し

機械学習のサイトや本を見てみるものの、なかなか難しくて苦労してます。
と言うことで、わかりやすそうなサイトや本を探してみました。

まずは、gihyo.jpの機械学習の連載ページ。

gihyo.jp


pythonのサンプルもあってわかりやすいです。


あと、動画で機械学習を勉強できる

https://www.coursera.org/learn/machine-learning


も良さそうです。
英語はわかりませんが、日本語字幕があるので、なんとかなりそうです。


本だと、『ITエンジニアのための機械学習理論入門』がよさ気です。

 

ITエンジニアのための機械学習理論入門

ITエンジニアのための機械学習理論入門

 

 
amazonで人気があったので買ってみましたが、こちらもpythonがサンプルなので、
pythonを使う人間には有難いですね。