Pythonで学ぶ 基礎からの機械学習入門(6) 機械学習手法による違いを直感的に理解しよう - 決定木とロジスティック回帰
前回は、最も直感的にわかりやすい決定木手法を用いて、教師あり学習の分類を取り扱いました。教師あり学習のモデル作成や、過学習などに触れ、教師あり学習における作業プロセスをイメージすることができたと思います。 今回は、さらに一歩踏み込んで、手法の違いを直感的に理解してみましょう。これまでは、教師なし学習「K-Means」、教師あり学習/回帰「線形回帰」、教師あり学習/分類「決定木」を取り扱ってきましたが、実際には、それぞれの学習に対して、多くの機械学習手法が存在します。実際に、同じ教師あり学習/分類を扱う際であっても、いくつかの手法を同時に試し、適切な手法を選択します。 そこで今回は、前回と同じく教師あり学習/分類に関して、「決定木」以外の手法として「ロジスティック回帰」を取り扱い、手法の違いに触れていこうと思います。 データの準備 今回のデータは前回と同じく「consumerPrices_t
Djangoの環境をDocker化する（Docker + Django + Gunicorn + nginx）その１ - Qiita
大好きなPython3とDjangoで開発しようと考え、Dockerを使って環境構築をしました。おおよそ1ヶ月(ハマりましたorz)ほどかかりました。そんな惨事を繰り返さないために記録しておきたいと思います。長くなりそうなので、docker-compose.ymlファイルを除く初期設定までを記載します。次回は、docker-compose.ymlを主に記載します。 下記のリンクにて公開しています。 Dockerize Django Environment 環境の詳細 OS 下記の仮想化ツールを利用するため、OS差異による動作差分は発生しない想定です。 仮想化ツール Docker 言語 Python3 フレームワーク Django WSGI Gunicorn Webサーバ Nginx データベース PostgreSQL 依存関係は下記の更新により最新化済み（2021/07/11現在） Upd
dfltweb1.onamae.com – このドメインはお名前.comで取得されています。
このドメインは お名前.com から取得されました。 お名前.com は GMOインターネットグループ(株) が運営する国内シェアNo.1のドメイン登録サービスです。 ※表示価格は、全て税込です。 ※サービス品質維持のため、一時的に対象となる料金へ一定割合の「サービス維持調整費」を加算させていただきます。 ※1 「国内シェア」は、ICANN(インターネットのドメイン名などの資源を管理する非営利団体)の公表数値をもとに集計。gTLDが集計の対象。 日本のドメイン登録業者(レジストラ)（「ICANNがレジストラとして認定した企業」一覧（InterNIC提供）内に「Japan」の記載があるもの）を対象。 レジストラ「GMO Internet Group, Inc. d/b/a Onamae.com」のシェア値を集計。 2023年5月時点の調査。
デフォルト値か、デフォルト式か、それが問題だ。 - Qiita
g()が二回呼び出されています。それも、f()を呼び出した直後にです。そう、Rubyで引数のデフォルトを書いた場合、(引数が指定されていなければ)関数呼び出しの時点で評価されます1。そして、その評価値がデフォルトの値として使われます。注意してなければならないのは、関数呼び出しが行われる度に、そのデフォルトが使われるのであれば、式が評価されると言うことです。そしてこの式をデフォルト式といいます。デフォルトになるのは、あくまで式であり、前回の結果がどのような値であったとしても、毎回評価された後の値が使われます2。評価されるタイミングは、関数呼び出しの時であり、関数定義時に一切評価されることはありません。また、引数が指定され、デフォルト式が使われない場合は、その式の評価自体がなされません。 デフォルト値 vs デフォルト式 ということで、似ているとか、パクリだとか、そんなことを言われている言語間
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