2008年に日本統計学会75周年記念出版として刊行されました国友直人・山本拓監修『21世紀の統計科学』(全3巻)の増補版を, 日本統計学会のホームページを通じて提供することとなりました.本書の増補版の オンライン公開が統計科学の今後の発展に資することを期待しております. 第I巻 社会・経済の統計科学 (国友直人・山本拓編) 第II巻 自然・生物・健康の統計科学 (小西貞則・国友直人編) 第III巻 数理・計算の統計科学 (北川源四郎・竹村彰通編)
はじめに UL Systems Advent Calendar 2019 の17日目です。 Blazorとは、.NET の技術を使ってクライアント側のWeb UIを構築するためのフレームワークです。このBlazorを使えば、今まで主に業務アプリケーションの開発で C#を使用してきたような開発者であっても、極力JavaScriptを使わず、追加の学習コスト少なくWebアプリケーション(SPA)を開発することができるようになります。 Blazor には、サーバ側で処理するBlazorサーバーと、クライアント側で処理するBlazor WebAssemblyがあります。Blazorの開発を今まさに進めており、2019年9月にリリースされた.Net Core 3.0にてBlazor サーバーが正式にサポートされるようになりました。Blazor WebAssemblyも2020年5月に正式リリースされ
何かデータ分析を行わなければいけないとき、手軽に分析環境を用意したいというニーズがあります。 Jupyter Notebook上でnumpy、pandas、matplotlib、scikit-learnあたりが使えれば十分でしょうか。XGBoostやLightGBMといったライブラリも使えるようにしておきたいという人もいるかと思います。 一方、ローカルにいろいろなライブラリをインストールしていくと、次第に環境が汚れていってライブラリの衝突などが起こりやすくなってしまいます。 KaggleにはKernelという計算環境があり、そこには主要な機械学習ライブラリが予めインストールされています。データ分析をやっていく上で不自由はありません。今回はDockerとdocker-composeを使ってKaggle Kernelを手元に再現し、ポータブルな分析環境として使う方法を紹介します。 データ分析界
今回は CatBoost という、機械学習の勾配ブースティング決定木 (Gradient Boosting Decision Tree) というアルゴリズムを扱うためのフレームワークを試してみる。 CatBoost は、同じ勾配ブースティング決定木を扱うフレームワークの LightGBM や XGBoost と並んでよく用いられている。 CatBoost は学習にかかる時間が LightGBM や XGBoost に劣るものの、特にカテゴリカル変数を含むデータセットの扱いに定評がある。 ただし、今回使うデータセットはカテゴリカル変数を含まない点について先に断っておく。 使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.14.3 BuildVersion: 18D109 $ python -V Python 3.7.
今回は featuretools というパッケージを用いた総当り特徴量エンジニアリング (brute force feature engineering) について書いてみる。 総当り特徴量エンジニアリングは、実際に効くか効かないかに関係なく、考えられるさまざまな処理を片っ端から説明変数に施して特徴量を作るというもの。 一般的にイメージする、探索的データ分析などにもとづいて特徴量を手動で作っていくやり方とはだいぶアプローチが異なる。 そして、featuretools は総当り特徴量エンジニアリングをするためのフレームワークとなるパッケージ。 使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.14.6 BuildVersion: 18G1012 $ python -V Python 3.7.5 もくじ もくじ 下準備
2019-11 に開催された Microsoft Ignite 2019 には参加しなかったけれども、Power BI を中心としたセッションをオンデマンドで視聴などしていました。その中のひとつ、 Enable modern analytics and enterprise business intelligence using Microsoft Power BI - Microsoft Ignite Power BI is Microsoft's enterprise BI Platform that enables you to build comprehensive, enterprise-scale analytic solutions that deliver actionable insights. This session will dive into the latest
目次 目次 はじめに Visual StudionのNugetで必要なライブラリをインストール log4netをインストール Application Insightsをインストール log4net用のAppenderをインストール コンソールアプリでログ出力 ログ出力結果 補足 はじめに 忘れないようにメモとして残しておきます。 .Net FrameworkのConsoleアプリを対象としています。 Visual StudionのNugetで必要なライブラリをインストール log4netをインストール www.nuget.org Application Insightsをインストール www.nuget.org ローカルにApplicationInsights.configが生成されるので、InstrumentationKeyタグを追加する。 またApplicationInsights.c
Google Cloud のエンタープライズ向けクラウド データ ウェアハウスである BigQueryに Kaggle が統合されました。BigQuery をご利用のお客様は、超高速の SQL クエリを実行し、SQL で機械学習モデルをトレーニングし、Kernels でそのモデルを分析できるようになります。Kernels とは、無料で使える Kaggle のホステッド Jupyter ノートブック環境です。 BigQuery と Kaggle Kernels を一緒に使うことで、直感的に扱える開発環境を使用して BigQuery データにクエリを実行し、データの移動やダウンロードなしで機械学習を行えます。Kernels ノートブックまたはスクリプトに Google Cloud アカウントをリンクすると、BigQuery API Client ライブラリを使ってノートブックで直接クエリを組み
アンサンブル学習 Blendingに対する重みの最適化事例 様々な最適化手法 まとめ Kaggleなどの機械学習コンペにおいて、複数のモデルを平均等により組み合わせることで、新たな推論結果を作る手法(blendingと呼ばれる)があります。 平均を取る際にモデルの重み付けを行いますが、均等に振られることもあれば、軽重をつけることもあります。 (例えばモデルが2つであれば、前者は0.5ずつ、後者は0.7と0.3、といった具合です) ここでは、複数のモデルに対する最適な重みを探す手法について、SciPyのminimize関数を使った例を取り上げたいと思います。 アンサンブル学習 Blendingはアンサンブル学習の一つであり、モデルがN個あれば、0〜1の値を持つN個の重みを各モデルの予測結果に掛け合わせて、最終的な予測結果を得ます。 アンサンブル学習には他にも、平均以外に多数決といった簡単な手
前回は、ベイズ最適化の可視化を行いました。 今回は、アンサンブル学習(Voting)にベイズ最適化を適用します。 Votingとは アンサンブル学習といえばStackingが有名ですが、Votingは各分類器で多数決を とって決める手法です。詳しくは参考資料のリンクを見て下さい。 図にすると以下のようになります。 ここでは、K近傍法、XGBoost、ランダムフォレスト、ニューラルネットの4つを 使っています。予測ラベルの決定は単純な多数決ではなく、それぞれの分類器に 重み係数kを掛けて投票させます。 この重み係数をベイズ最適化で求めるのが、本稿のテーマです。 式にすると、以下のようになります。 ここでは、K近傍法の係数を1に固定しています。重み付きの投票で一番多かった 投票がラベルとして出力されます。 分類精度が最も高くなるように、k1,k2,k3をベイズ最適化で求めます。 各分類器の用意
はじめに 今回は、Windows10においてSSLなしのFTPサーバーの構築手順を紹介します。 環境 Windows10 Pro 手順 FTPサーバー機能有効化 Windows10は標準でFTPサーバー機能を備えていますが、デフォルトでは無効になっています。したがって、まずは有効化します。 コントロールパネル → プログラム → Windowsの機能の有効化または無効化 FTPユーザー作成 コントロールパネル → システムとセキュリティ → 管理ツール → コンピューターの管理 「ユーザー」→「新しいユーザー(M)」 「ユーザー名(U)」、「パスワード(P)」、「パスワードの確認入力(C)」を入力 「ユーザーは次回ログオン時にパスワードの変更が必要(M)」のチェックを外し作成 FTPサイトの作成 FTPサイトの追加 コントロールパネル → システムとセキュリティ → 管理ツール → コンピ
はじめに 2章 アルゴリズムと計算量 P46 ALDS1_1_D: Maximum Profit 3章 初等的整列 4章 データ構造 P82 ALDS1_3_A: Stack P87 ALDS1_3_B: Queue P95 ALDS1_3_C: Doubly Linked List P114 ALDS1_3_D: Areas on the Cross-Section Diagram 5章 探索 P119 ALDS1_4_A: Linear Search P122 ALDS1_4_B: Binary Search P127 ALDS1_4_C: Dictionary P136 ALDs1_4_D: Allocation 6章 再帰・分割統治法 P142 ALDS1_5_A: Exhaustive Search P146 ALDS1_5_C: Koch Curve 7章 高等的整列 P152
テーマ5「手出しツモ切りをどのくらい見るか」 前回、「特定の牌を持っている」という読みは、「特定の牌を持っていない」ことを読むより難しいと申しましたが、待ち読みについても同じことが言えます。確かに当たり牌を読むことができれば、当たらない牌が分かっているだけよりずっと有利に対局を進めることができますが、よほど限定的な情報が無ければ、当たり牌を一点に絞ることはできません。従来の麻雀観で待ち読みが重視されてきた理由と、その読みが多くの場合あてにならないことが判明してきた経緯をうかがい知ることができます。 とは言っても、手出しとツモ切りの区別をつけて河を見ることで、一点とはいかなくても待ちをある程度絞ることが可能になり、押し引き判断に利用することができる場合もあります。本書でも言及されている、「逆切り」と、「面子候補落とし」。その中でも鳴き手に対しては手出しツモ切りを確認しておきたいところです。
xgboostでどのような処理が行われているのかを、メモの意味でまとめてみました。 たぶん続きます。なお、あくまで私の理解であり、正確性の保証は無いのでご注意下さい。 ソースコードは以下を参照しています。 https://github.com/dmlc/xgboost (release_0.90を参照) 前提 以下の前提とする: ブースター(booster)はgbtree 決定木のアルゴリズム(tree_method)はexact カスタム目的関数を使わない GPUの使用、マシン並列を行わない xgboostでは、tree_methodオプションで決定木を作成するアルゴリズムを選択できる。 デフォルトではデータ数が一定未満の場合にはexact、それ以上であればapproxが適用される。 (4UL << 20UL = 4194304件が境目、GBTree::PerformTreeMethod
1. What is Semantic Segmentation? Semantic Segmentation is an image analysis procedure in which we classify each pixel in the image into a class. This is similar to what humans do all the time by default. Whenever we look at something, we try to “segment” what portions of the image into a predefined class/label/category, subconsciously. Essentially, Semantic Segmentation is the technique through w
PyTorch版のYOLO v3を作っている人がいたので試してみようと思っています。 github.com ただ、Trainにデータ拡張が入っていないのでデータ拡張ロジックを追加したいと思ったところ、 Albumentationsというライブラリを見つけました。 github.com 物体検出やセグメンテーションにも利用可能そうなので早速試してみました。 使い方は以下を実施すれば良さげです。 Composeを作って、Composeの中に実施したいデータ拡張を記述 Composeに画像、ラベル、クラスIDを含むディクショナリを投入 以下はComposeを作るコードになります。 from albumentations import Compose from albumentations.augmentations.transforms import Resize, HorizontalFlip
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