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2018年前期に、統計解析という大学院生・学部生向けの講義で、スパース推定(Lasso)を扱いました。 Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Martin Wainwright, ”Statistical Learning with Sparsity: The Lasso and Generalizations”という書籍を2017年後期に学生と読んでみて、専門の研究者でないと読破はむずかしいと思いました。悔しかったので、解けばそのテキストの内容を理解できるような演習問題を用意し、2018年の前期の講義を迎えました。座学で講義をしても寝る学生が多い昨今で、私は自分で作成したビデオを配布し、それを見た前提で講義の時間は、演習問題を解かせました。簡単なRのプログラミング、数式の証明などです。 問題は129問にもおよびました。今回は、講義の人気が高く、大学院だけで
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最近、販売された仕事で始める機械学習を買ったので、購入を考えられている方や機械学習を始めたいと思っている方に読んで、参考になればと思います。 この記事の目的と全体の流れただ読むのと、アウトプット(ブログに書く)前提で読むのとはインプットの質が違うということがわかったので、ブログに書きながら理解していく形を取ります。 全体の流れとしては、章の要約。あぁこの内容知ってるなって人は買わずに済むし、わからないこと多いという人は購入を検討して頂ければ。(出版関係者でもなければ、アフィリエイトなどの営利目的でもなく、いち消費者としての個人的意見になります。 ご了承ください。) 結論から言うと(書評)いままでのオライリーのデータサイエンス本だと英語から翻訳したのでわかりにくい日本語が非常にうっとうしいのですが、 この本は、日本の方が書かれており、日本語スムーズに理解できます。 また、非常に論理立てられて
twitter上の競プロerの文化や,erが使っている用語を紹介しようと思います。 ・色 競プロのコンテストに出場すると,成績に応じてレートが変動します。レートは色分けされています。 例えばatcoderでは 色 レート 自由色 3200以上 赤 2800以上 オレンジ 2400以上 黄色 2000以上 青 1600以上 水色 1200以上 緑 800以上 茶色 400以上 灰色 0以上 と色分けされています。サイトによって少しずつ違いますが,どのサイトでも赤が一番強いというのは共通しているようです。 「○○コーダー」というのはこの色を指します。例えばレートが2000以上2400未満の人を「黄コーダー」と呼びます。 twitterのアイコンを自分の色に合わせておくと,どのくらい強いのか見た人がすぐに分かるので便利です。 赤コーダーの人が自分のtwitterアイコンをあえて灰色にすると,ハラ
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