word2vecでニュース記事分類
word2vecの応用として文書分類，ここではニュース分類をやってみました． データはlivedoorニュースコーパスを使いました． あと，wikipediaのデータで学習させたモデルを使いました． http://www.rondhuit.com/download.html#ldcc bag-of-wordsを用いた場合は以下で議論されています． http://qiita.com/yasunori/items/31a23eb259482e4824e2 さて，今回はword2vecを使って文書分類に挑戦してみます． word2vecにより，単語空間は有限次元ベクトル空間で表現されています． 単語のベクトル表現をとし長さ1に正規化されているとします （正規化すると内積がcos類似度になる．特に正規化しなくてもよいと思うが念のため）． さらに，文書のベクトル表現をとします． ここで，文書は単語を
logrotate入門 - Qiita
この記事は株式会社ネクスト(Lifull) Advent Calendar 2016の3日目の記事です。 遅くなってしまいましたが、なんとか当日に間に合わせましたいました。 本記事はLinuxのlogrotateコマンドについての説明をするものであり、その他のログに関する話は一切出てきません。ご了承ください。 logrotateとは man logrotateにも書いてあることですがlogrotateは複数のログファイルを圧縮、削除、メールで送信するための機能です。 これにより「ファイルサイズがN以上になったら」とか「日次・週次・月次などで分割」などが容易に可能になります。 logrotate自体はデーモンではなくcrondによって実現されています。 利用する前にcrondが動いていることを確認しましょう。
[NodeJS] 3点ヒープダンプ法を用いたメモリリークの調査を行う - YoheiM .NET
こんにちは、@yoheiMuneです。 最近仕事でNodeJSのメモリリーク調査を行うことがあったので、その手順をブログに残しておきたいと思います。 目次 メモリリークとは メモリリークとは、プログラム稼働（サーバー稼働）していて、どんどんとメモリを使ってしまう不具合です。原因としては、ルート（NodeJSの場合はglobal変数、クライアントJSだとwindow変数）から参照できる変数が増えて残り続けることで、GC（ガベージコレクション）でメモリを解放できないことが原因です。詳しくはこちらのブログを参照ください。 メモリリークの調査では「増え続ける変数(=メモリ)は何かを特定する」ことが目的です。 事前準備 メモリリーク調査のために、いくつかの事前準備を行います。 NodeJSのv6.3以上を準備する この記事では、NodeJSの--inspectオプションを利用するために、v.6.3.
![[NodeJS] 3点ヒープダンプ法を用いたメモリリークの調査を行う - YoheiM .NET](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/87660a4345f849b5cbebd8e8a20cbf918365a2af/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.yoheim.net%2Fimage%2F489.jpg)
アンサンブル学習（Ensemble learning）とバスケット分析（basket analysis） - Qiita
実践 機械学習システムの7章と8章が、やりたいことに近かったので、ザクザクっとまとめました。（数式とコードには一切触れず、概要だけ） アソシエーション・ルール・マイニングもキレイにまとまった資料があったので書きませんでした。（一番下の参考のところ） 個々に学習した複数の学習器を融合させて汎化能力（未学習データに対する予測能力）を向上させ、一つの学習器を作成することをアンサンブル学習と呼ばれます。 特徴として、各学習器を新しい特徴量として考えることができ、訓練データを基にその新しい組み合わせ方を学習する。 諺の３人寄れば文殊の知恵な感じです。学習器の個数を増加することにより識別能力が向上して行く。アンサンブル学習は、高い識別能力に加え単純性（学習器を複数個用意するだけ）と 汎用性（任意の学習器に適用可能）という利点がある。 そのためには、各学習器の重みを調整する必要がある。（全ての学習器の重
An Update on ES6 Modules in Node.js
A few months ago I wrote an article describing the various differences that exist between Node.js CommonJS modules and the new ES6 Module system; and described a number of challenges inherent with implementing the new model in Node.js core. Here, I want to provide an update on how things are progressing. Knowing when you know what you need to knowIf you haven’t done so already, before progressing
Awesome Selenium : 素晴しい Selenium ライブラリの数々 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 元記事： Awesome Selenium Awesome List in Qiita Awesome Ruby Awesome Java Awesome JavaScript Awesome Node.js Awesome Python Awesome Go Awesome Appium Tools JavaScript selenium-webdriver - Selenium プロジェクトの公式 WebDriver バインディング. WD - WebDriver/Selenium 2 の node.js クライアント. Webdr
A first look at WebAssembly performance | Stefan_Krause.blog()
WebAssembly gives us the promise to run high performance code in the browser in a standardized way. Now that there are a few WebAssembly previews available I decided it’s time to take a look at their performance. One source for benchmarks is the well known Computer Language Benchmarks Game and I decided to pick nbody (it’s almost four years ago since I did so last time…). After playing a bit with
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