はじめに これを書いてる人の機械学習・データ分析のスキルはpythonの拡張子が.pyであることを知ってから10日目ぐらい、「決定木」「最小二乗法」「特徴量」「RMSE」といった単語を初めて見てから7日目ぐらいといったレベルです。なのでより良い方法がある場合や、分析の途中間違っている箇所などがあればコメント欄等でどんどん指摘してくださると有り難いです。(コードが汚い、変数の命名がおかしい等はご容赦ください) 本記事について 小説家になろうの作品でブックマーク10以上を獲得するために、有利なジャンルはあるのか、作品のタイトルとあらすじの文字数は重要か、本文の文字数は重要か、ジャンルが重要ならどのジャンルが良いのか、文字数が重要ならどのぐらいの文字数が良いのか、といったことを調べていきます。 先に分析の結果を書くと 大ジャンル ジャンル 15禁止作品かどうか、タイトルの文字数、あらすじの文字数
今回の質問は、ハンターネームGさんから。 Gさんは、放出系を修行したあとに、自分が具現化系だと気づきました。彼はキャリアチェンジすべきでしょうか? 技術習得には逓減性(ていげんせい)がある結論からいうと、キャリアを変え、具現化系に転向しましょう。 いまさら間に合わない!と思うかもしれませんが、大丈夫。 なぜなら、大半のスキル学習には逓減性(ていげんせい)があるからです。逓減性とは、後半になるにつれ、ドンドンと成長が鈍くなることです。 始めは簡単に上達するのに、エキスパートになるにつれ、髪の毛一本の上達に年単位の努力が必要になります。まるでRPGのレベル上げですね。 そのうえ、系統の相性差があります。今のキャリアを続けても、Gさんの成長には限界が。 具現化の習得を100とした場合、相性の悪い放出系の習得は、同時間の修行しても40程度にしかなりません。 Hunter x Hunter 9巻(冨
目的 混合正規分布の推測をStanのADVI(Automatic Differentiation Variational Inference)を用いて行う. 混合正規分布の事後分布は, StanのNUTS(No-U-Turn-Sampling)ではうまく作れないことが多いので, 代わりに変分ベイズ法のADVI(Automatic Differentiation Variational Inference)を用いて作る. データは, 真のパラメータが既知である3個の正規分布の混合から発生する(サンプルサイズ). ADVIでは, 推定されるパラメータが揺らいでいるので, 1000回得られたパラメータサンプルのうち, 後半の500個を平均して, モデルにplug-inすることで, 予測分布を構成した. 実験に使ったコードを次に示す. Python import pystan import num
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