pre-existing shared memory block (key 5432001, ID 65536) is still in use

postgresqlが起動しないのでぐぐった

2018-06-13 18:35:21.338 JST [8583] FATAL:  pre-existing shared memory block (key 5432001, ID 65536) is still in use
2018-06-13 18:35:21.338 JST [8583] HINT:  If you're sure there are no old server processes still running, remove the shared memory block or just delete the file "postmaster.pid".

akd.air-nifty.com

なるほど。が、postmaster.pidがどこに存在しているかわからなかったので、findで探す

$ sudo find / -name postmaster.pid
Password:

# ...

/usr/local/var/postgres/postmaster.pid

見つけた。削除する

$ rm -rf /usr/local/var/postgres/postmaster.pid

# 起動する
$ pg_ctl -D /usr/local/var/postgres -l postgres.log start

起動した。わーい

「緑本」勉強中. 5章までおわった

ねむい。あんまり頭入っていないと思うけど、雑な振り返り

• Pythonで書いているけど、GLMが実装できなくてあとでやりたい（簡単にできるのかね
• 2章はポアソン分布の性質みたいなものを学んだ
• 3章はポアソン回帰で、パラメータの推定と推定したパラメータで用意したモデルで予測まで学ぶ
  • これまでscikit-learnでなんとなーく叩いていた中身を学んだ気持ち
• 4章はAICの意味を理解
  • これまで仕事でなんとなーく使っていたAICがやっと理解
  • しかし、なんかまだ腑に落ちていない気はする
• 5章は帰無仮説と対立仮説の検定？を学ぶ
  • これまではココらへん意味不明でよくわからんかったからスルーしてた
  • とりあえず飲み込むことはできた。わかりやすいとは思う
  • が、結局のところ使い所がまだまだ見えないので、ちゃんと理解していないのかなと思った

後半も引き続きやるんだけど、前半やった雑感としてはこれからデータをいっぱいみていかないといけないのではないのかなという気持ち。統計学覚えてもビジネス（ドメイン）知識ないと終わる気が

データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学)

ImportError: cannot import name 'ss'

緑本を勉強中

データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学)

３章でGLMを使って予測するときにエラーがおきた（ちなみに本はRで、自分はPythonで書き直している）

ohke.hateblo.jp

import statsmodels.api as sm

ImportError: cannot import name 'ss'

ふーむ

stackoverflow.com

ぐぐったらupgradeしろとのこと。jupyterつかっていたのでjupyter上でpipをたたく

$ pip install statsmodels --upgrade

んで、またエラー

from statsmodels import PytestTester import error

stackoverflow.com

pytestが入っていないのかな？

pip install pytest

入っていた。。。なんじゃこりゃ

いろいろ試した結果、カーネル再起動したらうまくいきました。謎

unzipコマンドで指定のディレクトリに展開する

$ unzip ./data/A.zip -d ./data/

matplotlibを勉強した

これまでなんとなーくで扱っていたグラフモジュールですが、ここ最近、基礎集計な案件がめっちゃ増えそうなのでここいらで基礎固めようと勉強した（写経）

参考にした本はこちら

PythonユーザのためのJupyter[実践]入門

成果物

github.com

第４章をやった。５章はなんか玄人向けっぽいが基礎集計であまり扱わなさそうなので明日流し見する予定である