Fitbitの表示する距離がどう違うのかを追う
こんばんは、Takum!でございます。 なんかのどが…乾燥中です。風邪ひかないようにしたいと思います。 今までFitbitとSTRAVAの距離がずいぶん違うな～というのを課題として、データを取り込んだり、地図に載せて仕様を勘ぐってみたりしていました。 今回は、その距離が何で違うのか、緯度経度情報から実際の距離を足し合わせて求めてみたいと思います。
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Fitbitが計測したライドデータとSTRAVAに連携したデータの比較（座標編）
おはようございます。Takum!です。 続いて、緯度・経度情報にも差があるようなので、実際に地図にプロットしてみてみたいと思います。
Fitbitが計測したライドデータとSTRAVAに連携したデータの比較（高度編）
こんにちは、Takum!です。 前回に引き続き、FitbitとSTRAVAのライドデータの比較作業をしています。 このエントリーでは、Fitbitのデータと、FitbitのデータをSTRAVAに連携させた後のデータを比較してみます。
STRAVAアプリで計測したライドデータとFitbitが計測したライドデータの比較 その１
こんにちは、ライドログ保存が趣味のTakum!です。 以前も書きかけて深追いできずにいた、気になる問題。 a.STRAVAアプリで計測したデータ と b.Fitbitで計測し、STRAVAに連携されたデータ の距離がずいぶんと異なることです。本当は、心拍数も記録されたFitbitのデータを保存したいところなのですが、移動距離が短く出てしまうため、STRAVAのデータの方を保存しています。（Fitbitデータは、二重カウントにならないように、削除してます。） 今回こそ、その真相に迫ろうと思います。
線形回帰のまとめ（その３、Pythonで実践してみる）
前回 は、線形回帰の手法として用いられる、最急降下法について説明しました。 今回は、これまで導いてきた式を使って、実際に最急降下法を試してみたいと思います。 私の環境は、Python3で作った、Jupyter Notebook上で実行しています。
2-4. Python3 ライブラリのインストール
## Jupyter Notebookの環境が完成しました。 あとはPythonのライブラリを入れていきます。 欲しいライブラリはこちら - NumPy - SciPy - Sklearn - MatPlotLib - Pillow
2-2. Python3のインストール
## OS標準のPython2は残したまま、Python3環境を作ります。 Pyenvを使うのが定石のようですね。 ### 注意！！ rootでインストールしちゃうと、rootじゃないとJupyter起動できなくなるので、通常ユーザーのmeでインストールしましょう。。。
Windows上にVagrantでCentOSを立ててJupyterができる環境を作るよ
## WindowsでJupyter動かす環境を作るよ。 Windows版のPythonインストールして、pip install jupyterでもいいけど、あえてCent OSを入れて、Python3でJupyterを動かす環境を作っていくよ。 Jupyter Notebookはいいね。 - Pythonが動く - ブラウザで動く - matplotlibの結果もすぐ見れる - $\LaTeX$で数式が書ける - ノートブックをファイルとして保存できる というわけで、VM作って環境作ろう！！ ### Windowsに入れるのは、VagrantとVirtualBoxだけだよ。 なお長いのでじっくり実行してください。環境によってはうまく行かないかもしれません。 ## 執筆環境 - OS: Windows 7 32bit - CPU: Celeron 2core - Memory: 4GB