“退会困難”なウェブサービスは？ | STANDBY
サポート、Q&A、会員ページ…必死で探しても退会手続ページが見つからないとパソコンに当たりたくなる… スポーツクラブの会員や、ちょっとしたサークル活動など…何かを“退会する”のはなかなか面倒なもの。それはウェブサービスも同様だ。 実際、「ウェブサービスのアカウントを削除したいのに退会ページが見つからない」なんてことは珍しいケースではない。そんなときに便利なのが、様々なWebサービスの退会ページのURLや退会方法、その“退会難易度”をまとめた海外サイト「Just Delete Me」。各サービス名をクリックすると直接退会ページへ飛び、「SHOW INFO…」をクリックすれば、退会方法を知ることができる。 “退会難易度”は「EASY（簡単）」「MEDIUM（普通）」「HARD（難しい）」「IMPOSSIBLE（不可能）」の4段階。「IMPOSSIBLE」なんて馬鹿な話があるの？ と考えるかもし
パソコン利用度とコンピュータスキルの関連
2月25日の記事では，日本の若者のパソコン所有率（利用率）が国際的にみて低いことを明らかにしました。これと関連して出てくる問題は，彼らのコンピュータスキルがどうなのかです。高度情報社会を生き抜く上で，パソコンスキルは不可欠ですが，そのレベルはどうなのでしょう。 OECDの国際学力調査PISA2009では，対象の15歳生徒に対し，自身のパソコンスキルの自己評定を求めています。以下の5つの項目を提示し，該当するものを選ばせる形式です。 https://pisa2009.acer.edu.au/downloads.php これらへの回答を合成して，対象生徒のコンピュータスキルのレベルを測る尺度をつくってみましょう。「1」という回答には4点，「2」には3点，「3」には2点，「4」には1点のスコアを与えます。この場合，各人のコンピュータスキルは，5点～20点のスコアで計測されることになります。全部4
パッケージユーザーのための機械学習(12)：Xgboost (eXtreme Gradient Boosting) - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
今やKaggleやKDD cup以下名だたる機械学習コンペで絶大な人気を誇る分類器、Xgboost (eXtreme Gradient Boosting)。特にKaggleのHiggs Boson Machine Learning Challengeの優勝チームが駆使したことで有名になった感があるようで。 その実装ですが、C++ベースで高速化したものにRとPythonのラッパーをつけたものが既にGitHubで公開されています。 Rパッケージである{xgboost}のインストールについての注意事項は前回の記事に書いていますので、インストールの際はご参考にしていただければと。 さて。これだけ大人気の分類器となると国内外問わず色々な解説記事に溢れておりまして、例えば日本語ブログでもこれだけの記事が既に出てます。 勾配ブースティングについてざっくりと説明する - About connecting
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