単純ベイズ分類器 - Wikipedia
単純ベイズ分類器（たんじゅんベイズぶんるいき、英: Naive Bayes classifier）は、単純な確率的分類器である。 概要[編集] 単純ベイズ分類器の元となる確率モデルは強い（単純な）独立性仮定と共にベイズの定理を適用することに基づいており、より正確に言えば「独立特徴モデル; independent feature model」と呼ぶべきものである。 確率モデルの性質に基づいて、単純ベイズ分類器は教師あり学習の設定で効率的に訓練可能である。多くの実用例では、単純ベイズ分類器のパラメータ推定には最尤法が使われる。つまり、単純ベイズ分類器を使用するにあたって、ベイズ確率やその他のベイズ的手法を使う必要はない。 設計も仮定も非常に単純であるにもかかわらず、単純ベイズ分類器は複雑な実世界の状況において、期待よりもずっとうまく働く。近頃、ベイズ分類問題の注意深い解析によって、単純ベイズ分
AdaBoost - Wikipedia
AdaBoost（Adaptive Boosting、エイダブースト、アダブースト）は、Yoav Freund と Robert Schapire によって考案された[1]機械学習アルゴリズムである。メタアルゴリズムであり、他の多くの学習アルゴリズムと組み合わせて利用することで、そのパフォーマンスを改善することができる。AdaBoost は前の分類機の間違いに応じて調整された次の分類機を作るという意味で適応的 (Adaptive) である。AdaBoost はノイズの多いデータや異常値に影響を受ける。しかし、いくつかの場面では、多くの学習アルゴリズムより過剰適合の影響を受けにくい。 AdaBoost は、それぞれの標本に対し、弱分類器（英語版） を、 から まで順に適用し、それぞれの分類器が正解したか否かを判断する。間違って分類された標本に対応する重み は、より重くされる（あるいは、正しく
スマホ利用者の75％は「公衆無線LANを利用していない」、ICT総研調査
調査会社のICT総研は2012年10月22日、国内の公衆無線LANサービス市場に関する調査結果「公衆無線LANサービス利用者予測調査」を報告した。インターネットユーザー2万1724人（最大有効回答数）から得たWebアンケートの回答結果に加えて、公衆無線LANサービス事業者および関連企業への取材を基に報告書を作成したという。 報告書ではまず、公衆無線LANサービスのユーザー数が年々増え続けている現状を紹介する。2011年度末には国内ユーザー数が808万人（うちビジネス利用者は133万人）だったのに対して、2012年度末には58パーセント増となる1274万人（同202万人）に急増すると予測。さらに、2015年度末には2011年度末の約3倍にあたる「2568万人」に拡大するとした。 ただし、現状では公衆無線LANサービスの主なターゲットであるスマートフォンユーザーがサービスを利用している割合はか
JavaScriptをやり始めた人が理解したほうが良いJSONパーサのコード - sifue's blog
そろそろ4月も近いということもあって、新たにWeb業界やSIer業界に入るぞという方がプログラミングの勉強をし始めているころでしょうか。最近は、エンタープライズでもWebクライアントが主流になりつつあるのでJavaScriptの習得は避けては通れない道だと思います。また、Node.js等サーバーサイドのJavaScriptも出てきたこともあって、非常に有用な言語になりつつあります。 そんなJavaScriptを学び始めている人の中でも、ある程度プログラミングをやったことがある人がJavaScriptの綺麗な書き方を学ぶのに絶対理解しておいた方が良い300行程度のソースコードがあります。 それは、JavaScript: The Good Partsに載っているJSONパーサのコードです。 JavaScript: The Good Parts ―「良いパーツ」によるベストプラクティス 作者:
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