毎日の生活を少しだけラクにする数万円すると買わないけど、数千円なら買っちゃおうかなーって思う物の紹介です。 なので、ルンバのような最新家電的な物は今回は紹介しません。最新ガジェット好きな方はすみません🙏 普段何気なく使っている日用品を少しアップデートするための商品を、選んだ経緯や使った感想とともに紹介する記事です。 折り畳みの台車 進級した超コンパクトキャリーカート 折りたたみ式 軽量 旅行用品 固定ロープ付き 静音 ハンドキャリー(贈り物：ナップサック) (L) www.amazon.co.jp 最近はスーパーに行く回数を減らして大量に買い込むことにしているので、1回の買い物で飲み物とか買うとあっという間に10-15キロぐらいになってしまいます😩 スーパー内だとカートがあるので気にならないのですが、家について自転車置き場や駐車場から自宅まで運ぶのがほんとに辛い。毎回買いすぎたーって思

初投稿になるので、まずは自己紹介なる記事を書こうと思います。 簡単ですが、構成は以下のような感じです。 自己紹介 大学時代 今までの仕事 現在の仕事 ブログを書こうと思った動機 おまけ 最近の興味（2019/08/31現在） 自己紹介 初めまして、名前は"asteriam"と言います。名前の由来は"i am + aster"といった感じで、"aster"はギリシャ語で「星」という意味になります。 星が好きというのもあり...なんとなく付けた感じですw 出身は大阪で大学院まで大阪に居たのですが、就職のタイミングで東京に来ました。 趣味はPerfumeのライブに行ったり、山登りしたり（まだ数回ですがw）、あとは最近奥さんの影響でHYのライブに行ったりもしてます笑。 最近は行けてないですが、独身で彼女も居ない時は1人で海外旅行とかして楽しんでました笑 大学時代 大学の時は物理学を専攻していました

決定木をベースとしたモデル(RandomForestやXGBoost、LightGBMなど)は正規化などの前処理が必要ないと言われています。 理由として挙げられるのは「決定木は特徴量の大小関係のみに着目しており、値自体には意味がないから」というものです。 先日もkaggler-jaというSlackチャンネルでこの話が出ました(細かく読まなくて大丈夫です)。 自分で質問に答えておいて、「本当か？」という疑問が湧いてきたので実験してみることにしました。 結論から言うと、StandardScalerやMinMaxScalerなどの各特徴量について線形な変換に対しては結果は変化しないけど、logをかけたりするとちょっと変わるということが分かりました。 決定木のアルゴリズム(ざっくり) 決定木を作成する際のおおまかな流れは以下のとおりです。 目的変数(target)をうまく分離できる特徴量と、分割境

フリーランスのデータサイエンティスト日記 7回目のエントリーです。今回からは一般化線形モデル（以下GLM）の基礎まで学んだ方を想定して、後続のテキストや機械学習テキストを紹介していきたいと思います。ここらへんまで来るといろいろな手法がいろいろな文脈で語られることが多いのでなかなか整理も難しいのですが、タスクベースで見ながらなるべく迷わないテキストセレクションを行いたいです。 とくに、GLM辺りまで学んだ後はやっぱり機械学習（以下ML）だよねーと、いわゆるPRML（『パターン認識と機械学習』）とか『統計的学習の基礎』に進んだ後、即座に玉砕というストーリーを見て来たので、まずはPRMLだけじゃない（もちろんゴールでもない）という当然の認識を強調した上で、【間を埋める】ことも意識しながら書きたいと思います。あと、MLだDLだといいつつ、統計モデルや数理統計の理論に魅了される人も結構いるのでは推測

ディープラーニング実践入門 ～ Kerasライブラリで画像認識をはじめよう！ ディープラーニング（深層学習）に興味あるけど「なかなか時間がなくて」という方のために、コードを動かしながら、さくっと試して感触をつかんでもらえるように、解説します。 はじめまして。宮本優一と申します。 最近なにかと話題の多いディープラーニング（深層学習、deep learning）。エンジニアHubの読者の方でも、興味ある人は多いのではないでしょうか。 しかし、ディープラーニングについて周りのエンジニアに聞いてみると、 「なんか難しそう」 「なかなか時間がなくて、どこから始めれば良いかも分からない」 「一回試してみたんだけど、初心者向けチュートリアル（MNISTなど）を動かして挫折しちゃったんだよね」 という声が聞こえてきます。 そこで！ この記事では、そうした方を対象に、ディープラーニングをさくっと試して感触を

Nintendo Switch スプラトゥーン2 ヒーローモード トレーラー 【このソフトの他の動画】 http://www.youtube.com/playlist?list=PLPh3p_yYrx0Ch0EG94r_wsiLMwRnbYPaf 【このソフトのホームページ】 http://www.nintendo.co.jp/switch/aab6a/ 【Nintendo Switch の動画一覧】 http://www.youtube.com/playlist?list=PLPh3p_yYrx0Czy6UCWAg3ZKcCdyt0ztdR 動画に含まれる情報は公開日時点のものです。

こんにちは、IT系母ちゃんの平 愛美（id:mana-cat）です。職業は夫婦ともにITエンジニアで、2人の子どもたちと一緒に都内で暮らしています。子ども2人を育てながらの生活には、家庭特有のさまざまな課題が山積みです。そんな課題を解決するため、2年ほど前にプロジェクト管理ツール「Backlog」を家庭に導入しました。導入するに至った経緯と、導入してから生活がどのように変化したのかを紹介します。 ■ プロジェクト管理ツール導入のきっかけ 我が家の家族構成 プロジェクト管理ツール導入前の課題 カレンダー機能だけで課題を解決するのは難しい ■ 家庭にもプロジェクト管理ツールを導入しよう 「Backlog」を選んだ理由 ■ Backlogの使い方 Backlogの登録について （1）無償プランでBacklogを登録する （2）メンバーを追加し、課題を登録する （3） 課題のステータスを変更する

【注意】科研費の申請書は研究者が個人的にJSPSにに提出するものではありません。所属機関・大学を通じた提出になります。したがって、研究者は、JSPSのウェブサイトにある締切り日時ではなく、所属大学・機関の締切り日時を守る必要があります。 『狙って獲りにいく! 科研費 採択される申請書のまとめ方』買って読んだけど、審査のプロセスが結構生々しく解説されていて興味深い。類書とあまり被らない内容（視点）なので、他書を既に持っている人にもお勧め。一言でまとめると、審査委員の身になって考えて書け！ということか。 https://t.co/ho4sYWy9zF — 日本の科学と技術 (@scitechjp) August 29, 2022 みんなが読んでいる科研費の教科書 令和3年度の全大学ランキングを知りたい人はこちら ⇒　令和3年度(2021年度)の新規科研費採択件数大学ランキング 文部科学省の科学

2018年4月25日をもちまして、 『CodeIQ』のプログラミング腕試しサービス、年収確約スカウトサービスは、 ITエンジニアのための年収確約スカウトサービス『moffers by CodeIQ』https://moffers.jp/ へ一本化いたしました。 これまで多くのITエンジニアの方に『CodeIQ』をご利用いただきまして、 改めて心より深く御礼申し上げます。 また、エンジニアのためのWebマガジン「CodeIQ MAGAZINE」は、 リクナビNEXTジャーナル( https://next.rikunabi.com/journal/ )に一部の記事の移行を予定しております。 今後は『moffers by CodeIQ』にて、 ITエンジニアの皆様のより良い転職をサポートするために、より一層努めてまいりますので、 引き続きご愛顧のほど何卒よろしくお願い申し上げます。 また、Cod

星から学んだ腑に落ちる感動 同じ趣味を持つ方、実は結構いると思うのですが、私は昔から星空を眺めるのが好きでした。少年時代など、安心感とも浮遊感とも違うなんとも不思議な感覚を楽しみながら、飽きもせず星空を眺めていたものです。 今の私が物理学者などという謎の立場にいるのもそんな趣味と無関係ではない気がします。 そんな少年時代のある日、例によって星空を眺めていた時のことです。ふと視点を移すと、さっきまで枝の先にあった星がいつの間にやら枝の影に隠れているのに気付きました。 星が動いたのです。 知識としては知っていたことですが、「これが星が動くということか～！」と非常に興奮したのを今でも憶えています。腑に落ちる感動を学んだ瞬間だったのかも知れません。 星たちの動きは面白いものです。太陽は24時間で空を1周しますが、星座を作る星の周期は24時間よりもほんの少しだけずれていて、そのずれは365日で元に戻

2017年05月06日 青空文庫にある読みやすくて面白い作品といえば・・・？ Tweet 19コメント ｜2017年05月06日 18:00｜書籍・読書｜Editタグ ：著作権切れ 2 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／ ドグラ・マグラ 夢野久作 ドグラ・マグラ 17/05/05 19:55 ID:KJ5QhknGd0 当ブログサイトはアフィリエイト広告、バナー広告を利用しています。 3 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／ 梶井基次郎 作家別作品リスト：梶井 基次郎 17/05/05 19:55 ID:D/k1NxQ3a0 7 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／ 女生徒 蜜柑 トロッコ 17/05/05 19:56 ID:9mU/XQEL00 8 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／ 堕落論 坂口安吾 堕落論 17/05/05 19:56 ID:jCAN34WJ00 10 ：風吹けば名無し＠＼(^o

データを眺めるのが好き 収集している情報 実現方法 データから分かった知見(?) 今後 年末なので、今年買ってよかったものに引き続き、今年やってみてよかった習慣について書いてみたいと思います。 データを眺めるのが好き 昔からデータを眺めるのは好きだったんですが、今年の5月くらいから自分に関するデータをとにかく収集してみました。可視化することで何か有益な視点だったり、生活の改善点が見つかるのではないか、という目的です。色んなデータを集めまくった結果、以下のようなグラフができあがります。ちょっと画像が小さいですが、毎日の歩いた歩数や体重、気温、録画した番組名、自宅マシンの負荷状況などが載っています。 収集している情報 上の画像ではとりあえずBlogに上げれるようなデータしか見せていないですが、収集している情報としては以下のようなものがあります。使用しているスクリプトで公開できるものはgithu

何度か書いていますが、しんざきはシステム関係の仕事をしており、今はそんな大きくないチームの責任者です。自分でも色々作業しますが、一応マネジメントもする立場です。 今とはまた違うチームにいた頃、チームの統合・再編成が行われたことが何回かありました。 チームメンバーは増えたり減ったりしますが、大体毎度、新しいメンバーを何人かは見ることになります。 当たり前のことですが、知らないメンバーと一緒にやっていく際には、まずその人にどんなタスクを振るか、どうタスクを振るかを考えないといけません。 何か新しい技術に触れていくならどのようにスキルのキャッチアップをしてもらうか考えないといけませんし、引き継ぎがあるなら引き継ぎの計画を立てなくてはいけません。 だからチームの再編成の時には、本格的に仕事を始める前に、それぞれのメンバー、及びそれぞれのメンバーの以前の上司に必ず面談とヒアリングをします。いや、別に

The document describes various probability distributions that can arise from combining Bernoulli random variables. It shows how a binomial distribution emerges from summing Bernoulli random variables, and how Poisson, normal, chi-squared, exponential, gamma, and inverse gamma distributions can approximate the binomial as the number of Bernoulli trials increases. Code examples in R are provided to

最近あんまり触っていなかったので、久々にPythonをやろうと思ったときにいろいろ忘れてたり、新しく知ったりしたこともあったので、Pythonやるときに参考になりそうな情報をまとめました (但し、今回はデータ分析系のライブラリ関連は除いています) Pythonの言語仕様や基本等 概要 — Python 3.5.2 ドキュメントdocs.python.jp qiita.com www.python-izm.com 2系と3系の違い postd.cc qiita.com コーディング規約 はじめに — pep8-ja 1.0 ドキュメント ドキュメント生成 azunobu.hatenablog.com ドックストリング """ 3重ダブルクォートを使用して記載する。 ドックストリングに記述したテキストは関数やクラスオブジェクトの__doc__に保存される def hello(): """Out

読書に限らず、何か行動を起こしたいときには抵抗の順番に環境をコントロールするとよい。 電車の中で読書が捗るという人は、恐らく本を開くことよりスマートフォンを眺めることのほうが抵抗が強いのだろう。 人によっては本を持ち歩いて鞄から出して両手を塞ぎながら読むということのほうが抵抗が強い場合があるので、一概に電車なら捗るというものでもない。 テレビやゲームなどの抵抗なくできるものが沢山ある自室内で読書を選択することは、他にできるものを我慢するストレスと戦う必要があるので、よほど読みたい本でない限り無理だと言って良い。 人間は誘惑の奴隷だ。そして誘惑は満たしても満たしても次から次へと生み出されるものでもある。 その中で必要な行動を選び続けるには、誘惑との距離という制約を自らが能動的にコントロールする以外にない。 ただ、この原則を理解できればかなりのものに応用することができる。 勉強、筋肉トレーニン

先日、オンライン学習サイトCourseraの"Machine Learning"コースを修了しました。これが最高に勉強になったわけですが、機械学習に興味があって情報収集を始めてる人にとって、「Courseraの機械学習コースがおすすめですよ」という話は 「はい、知ってます」 という感じではないでしょうか。 （たとえば、Qiitaで検索してみると、以下のような同コースに関連する超人気記事が出てきます） 数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 - Qiita 機械学習をゼロから1ヵ月間勉強し続けた結果 - Qiita 僕もそんな感じで、幾度となく人や記事に同コースを薦められたりしつつ、たぶん2年ぐらいスルーし続けてきたと思います。 しかし約2ヶ月前、ひょんなきっかけから本講座を始めてみて、やはり評判通り最高だったと思うと同時に、僕と同じような感じでこのコースが良い

こう言い換えろ→論文に死んでも書いてはいけない言葉３０ 読書猿Classic: between / beyond readers を書いたとき、「あとは穴埋めしたら論文を出力してるものが作れないか」みたいな話があったので、作ってみた。 何であれ、文章を書く骨法は、書きたいことではなく、書くべきことを（そしてそれだけを）書くことである。 問題は何を書くべきかであるが、幸いにして、論文については後述するようにほとんど決まっている。 結論から言えば、以下の表を埋めていくだけで、論文の骨組みができあがる。 必要な項目は揃い、しかるべき順序で並ぶ。 論文穴埋めシート こんな簡単な穴埋め表がこれまであまり取り上げられなかったのは、わざわざ作るまでもないことも勿論あるが、その他にも次のような理由がある。 つまり、こうした穴埋め表が、 あなたは論文が書けないのではない。 研究ができないのだ。 という目の当