【ついに公開】ポーカープロのブックマーク集【Spinプレイヤーは必見】｜yamada｜note
極端な内容・真偽不明の情報でないかご注意ください。ひとつの情報だけで判断せずに、さまざまな媒体のさまざまな情報とあわせて総合的に判断することをおすすめします。 また、この危機に直面した人々をサポートするために、支援団体へのリンクを以下に設置します。 ※非常時のため、すべての関連記事に注意書きを一時的に表示しています。 こんにちは、ヤマダです。 もったいぶって見せるものでもないのですが、プロのポーカープレイヤーが普段使っているブックマーク集を紹介してみることにしました。 ポーカー関連で情報を探している方々へ、何かの参考になったら幸いです。 それではどうぞ。 ひゃっほう掲示板 ポーカープレイヤーなら誰でも知っている例のサイトです。トランスファースレではお世話になってます。 Full Deck Solutions いろんなプリフロップソリューション売ってるところ。ちょいちょい更新してるのでたまに
現役コーダーのアドバイスから判明した、初心者がやるべき学習法｜ぴか兄｜note
読者のみなさま、日々の学習お疲れ様です。 ぴか兄です。（@web_art_picasso） これまでプログラミング初心者の方に、学習における「考え方」を中心に情報を発信してきました。 そして僕が、noteやtwitterで情報を発信する前から、初心者に向けての情報は大量にありました。 それなのに、なかなか初心者の悩みは改善されません。 これはなぜなのか？と日々考察する中で、僕なりの答えが出ましたので、それを紹介していきたいと思います。 この記事を読んでも、努力を怠る人はコーディングできるようにならないし、僕や他に情報発信している人が言わんとしていることを、理解しようとしない人も成長しません。 ですが、この記事の内容を熟読し、自分の言葉で説明できて、実際にこの記事で紹介する学習法を続ければ、頭の中にかかっていた霧が、すっきりと晴れることだと思います。 今回の記事は、今後更新するスタンスで内容
4歳娘「パパ、具体的な名前をつけないで？」 - Qiita
↓新作もよろしくやで！ ジェネリクスをもう少しだけ使いこなす。 コロナウィルス対策でリモートワークしてみたらReduxやVuexのメリットが分かった 36歳ザコーダーの休日 ワイ「何やこのコード、全然動かへんやん」 ワイ「怖いな～怖いな～…なんか嫌だなあ～」 よめ太郎「（何で自分が書いたコード見て稲川淳二みたいに怯えとんねん・・・）」 よめ太郎「（そんな鳥肌立つようなクソコード書いてんのかいな・・・）」 娘（4歳）「ねぇ、パパ」 ワイ「なんや、娘ちゃん」 娘「ちょっと、作ってほしい関数があるの」 ワイ「またかいな」 ワイ「娘ちゃんはホンマに関数が大好きやなぁ」 ワイ「しゃあない、パパはプログラミング苦手やけど、頑張って作ったるわ」 娘「ありがとう、パパ」 今回の要件 ワイ「ほんで、今回はどんな関数を作ればええんや？」 娘「えっとね」 娘「'あ'という文字列を渡したら」 娘「['あ', 'あ
最短で機械学習エキスパートになる9つのステップ【完全無料】 - Qiita
はじめに Step 1, 2, 7に関しては、時間がなければやらなくてもいいと思います。 1. 統計を学ぶ 統計検定2級の取得 2. MLの原理を知る Machine Learning -coursera 勾配降下法の最適化アルゴリズムの概要 3. Pythonを学ぶ Python -Google 4. MLの基礎を学ぶ Machine Learning Crash Course MLでのデータの準備 フルスクラッチで勾配降下法を実装する フルスクラッチでkNNを実装する KMeansアルゴリズムとSVMを操作する方法 kNN, SVM, XGBoostの視覚化 勾配ブースティングとXGBoost Kaggle Masterが教えるXGBoost 決定木のスキルをブラッシュアップする 他に触れておきたいところとして、 LightGBM Gradient Boosting などがあります。(
読書感想文「Python ではじめる Kaggle スタートブック」｜Maxwell
なお，私こと Maxwell は共著（門脇・坂田・保坂・平松）で昨年の 10 月に「Kaggle で勝つデータ分析の技術」を技術評論社様から出版させていただいています．本書は，拙著と相補関係にあり，初心者向けとしての意味合いが強いと思います．もし「Kaggle で勝つデータ分析の技術」が敷居が高いと感じる場合は，まずは本書を読んでみることをお勧めします． それにしても，Kaggle 関連の和書がだんだんと世の中に増えてきましたね．私の場合，Kaggle の存在を知り，なんとなくサイトをみるようになったのが 5 年くらい前なのですが，当時は本はおろか日本語の情報ですら Web 上には満足に落ちていませんでした．非常に感慨深いものがあります． その当時ですが，情報の非対称性（コンペに長く参加している人だけが知っている手法や鉄則など）によるコンペにおける優位性というものが，今より高かったように思
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