2016年7月10日投開票の参議院選挙の候補者の一覧です。 在職経験のある議員について各ページへのリンクをつけています。 選挙前のまでの議会活動のデータについては、22期参議院議員活動統計(2010年参院選~13年参院選直前)、23期参議院議員活動統計(2013年参院選~16年参院選直前)を参照してください。 候補者名、政党については朝日新聞ウェブサイトを参照しています。
2016年7月10日投開票の参議院選挙の候補者の一覧です。 在職経験のある議員について各ページへのリンクをつけています。 選挙前のまでの議会活動のデータについては、22期参議院議員活動統計(2010年参院選~13年参院選直前)、23期参議院議員活動統計(2013年参院選~16年参院選直前)を参照してください。 候補者名、政党については朝日新聞ウェブサイトを参照しています。
Apache Sparkと機械学習 当社のコラムでも既に何度か取り上げてきたが、Apache Sparkがいよいよ本格的な流行の様子を見せている。Apache Sparkは下図のようなエコシステムを持っているが、特にその中でも、Spark Streamingによるリアルタイム処理とともに、MLlibによる機械学習処理が人気を博している。日本ではHiveを用いてのバッチ処理高速化にてHadoopが広く使われるようになったが、Apache Sparkの場合は、リアルタイム処理・機械学習処理を糸口にパラダイムシフトが行われていると言っても過言ではないだろう。 (出典:Apache Spark公式サイト ) 本コラムではMLlibを用いての機械学習処理について簡単な使い方を説明するものとする。 Apache Sparkは分散メモリRDDを活用することで、特定のデータに対する繰り返し処理に向くアーキ
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