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2018年5月24日のブックマーク (6件)

  • 誤った図解から学ぶロジスティック回帰の性質 - ill-identified diary

    発端 www.datasciencecentral.com というData Science Central の記事が, "A good reminder that Data Science Central is completely insane" https://t.co/68esZTv88d— mat kelcey (@mat_kelcey) 2018年5月22日 (Data Science Central が完全にデタラメであることを思い出させてくれる好例) とひどい言われようである. 何がおかしいのかPython で同様の図を作ってみる. boundary の関数が何なのかはわからないが, 忖度してロジスティック曲線 を使って表してみた*1. 一方で, よく見かけるロジスティック回帰の図解はこれだろう. なにかがおかしい. ロジスティック回帰は2通りに分類するものだから, 目的変数

    誤った図解から学ぶロジスティック回帰の性質 - ill-identified diary
    Rion778
    Rion778 2018/05/24
  • 【python】sklearnのPCAで相関行列を使う - 静かなる名辞

    主成分分析には共分散行列を用いる方法、相関行列を使う方法がある。 sklearnのPCAを見ると、これに対応するオプションは存在しない。 sklearn.decomposition.PCA — scikit-learn 0.20.1 documentation ずっと不思議に思っていたが、ググってたらこんなものを見つけた。 Enhance: PCA options for using Correlation or covariance matrix · Issue #2689 · scikit-learn/scikit-learn · GitHub 要約:特徴量をスケーリングしてPCAすれば相関行列でやったのと同じことになるよ。PipelineでStandardScalerと組み合わせてね。おわり。 当か確認する 確認してみる。 >>> import numpy as np >>> fr

    【python】sklearnのPCAで相関行列を使う - 静かなる名辞
  • 主成分分析の考え方 | Logics of Blue

    最終更新:2017年7月20日 主成分分析は、多種類のデータを要約するための強力なツールです。 この記事では、主成分分析の考え方・計算の方法、そしてR言語を用いた実装方法について説明します。 まずは、主成分分析とは何者で、計算結果をどのように解釈したらよいのかを学んでください。 そのうえで、ggplot2を使った美麗なグラフの作り方についても合わせて覚えていただければと思います。 コードはまとめてこちらに置いてあります。 スポンサードリンク 目次 主成分分析の考え方 主成分分析とは何をするものか 主成分分析ができると何が嬉しいか 主成分分析の結果はどのように解釈すればよいか 寄与率 主成分得点 Rによる主成分分析 主成分の計算方法 アヤメデータの分析例 1.主成分分析の考え方 主成分分析とは何をするものか 主成分分析とは何をするものでしょうか。 一言でいうと、下の図のように「散布図にそれっ

    Rion778
    Rion778 2018/05/24
  • 初心者をググれカスと突き放すのは割と酷なのではないかという話 - koogawa blog

    こんにちは koogawa です。最近は Stack Overflow だけにとどまらず、エンジニア向けQAサイト teratail でも回答しております。teratail はスコアが上がっていくと色んなバッジをゲットできるので気に入っています。 teratail【テラテイル】|思考するエンジニアのためのQAプラットフォーム ところで今日は次の質問に回答しました。 teratail.com これ、めちゃくちゃ良い質問だと思うんです。何より自分がわからないことをちゃんと言語化できている。 すでに回答もいくつか付いていたので内容を見てみると。。 ぐぐる。これに尽きます 普通にググれば見つかるのに 何がわからんの? だいたいこんな感じでした。 うーん、皆さんなかなか手厳しい回答です。。これだと質問者の方も、ここで挫折してしまうのではないでしょうか。 回答してみた というわけで「自分ならどうググる

    初心者をググれカスと突き放すのは割と酷なのではないかという話 - koogawa blog
    Rion778
    Rion778 2018/05/24
  • “賛否両論の登山家”栗城史多さんとは何者だったのか | 文春オンライン

    登山家の栗城史多さんがエベレストで亡くなった。これを書いている5月22日現在では、死因などについての詳しい情報が入ってきていないので、事故についてはなにもわからない。現時点で言えることは、栗城さんが亡くなったことは間違いないようだということだけ。事故の詳しい状況は、おいおい明らかになっていくと思うので、その時点で、なんらかの論評はできるのだろう。 栗城さんというのは、なにかと物議を醸してきた登山家だ。世界7大陸最高峰の無酸素単独登頂をめざして活動し、注目され始めたのは、2009年ごろ。6大陸の最高峰に登り、残るエベレストに挑戦を始めたころだ。このころから、彼を取り上げたテレビ番組が数多く放送され、著書はベストセラーになり、現役の登山家としては圧倒的な知名度を獲得していった。一方で、その登山の内容や発言には疑わしいものが目立つとして、激しいバッシングも受けていた。これほど評価の振れ幅が大きい

    “賛否両論の登山家”栗城史多さんとは何者だったのか | 文春オンライン
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    Rion778 2018/05/24
  • Amazonに投稿していたレビューを全て削除された話 - すり身ライフ

    Amazonに投稿していた20余りのレビューを全て削除されました。 自己紹介 こんにちは、はんぺんと申します。 この記事にアクセスしてくださっている方の大半が私のことなんかご存じないと思いますので、まずは簡単に自己紹介をしようと思います。 「私がAmazonで何をしていたか」というと、2017年から最近まで「販売されているUSB Type-C製品が規格に適合しているか・いないか」というレビューを投稿し続けていました。「この製品は規格に適合しています」「この製品は適合していません」といった具合です。 ■結論 ELECOMブランドの15W USB Type-C充電器(型番:MPA-ACCFS103WF)は以下の2点についてUSB Type-Cの規格に適合していません。 そのため、この充電器の購入・使用は推奨しません。 ■Vbus Hot USB Type-Cで電気を供給する側の機器は、電気を受

    Amazonに投稿していたレビューを全て削除された話 - すり身ライフ
    Rion778
    Rion778 2018/05/24