Web開発におけるコンピュータサイエンス - 機械学習編2 - Hatena Developer Blog
この教科書は、はてなサマーインターンの講義資料として作成されたものです: https://github.com/hatena/Hatena-Textbook 機械学習編1（基礎編）では、最も初歩的な分類器である単純パーセプトロンを題材に、機械学習の基本について勉強しました。機械学習編2（実用編）では、実問題に機械学習を適用する上でのコツや、各種の機械学習アルゴリズムの使い分け、高次元データへの対処法、といったトピックについて解説していきます。 実問題に機械学習を適用する タスクを定義する データを特徴ベクトルに変換する 評価方法を決める 正解データの正例と負例は均等に ベースラインとなる手法を実装する 実データに向き合うときの心構え 機械学習のワークフロー 1. 前処理 データセット作成 サンプリング 特徴抽出 欠損値・欠測値への対応 値のスケーリング 特徴選択 次元削減 2. 学習 モデ
Gunosy Blog — ここ最近のGunosy関連の批判についての所感
初めまして。Gunosyのマーケティング担当の竹谷と申します。 ※下部がきれてしまうというCSSマターの問題があったため同内容をはらせて頂いております。 http://bit.ly/10cRtX6 週末から、Gunosyに対する批判記事があり様々なユーザー様から質問を頂いているので簡単に所感を書かせて頂きたく思います。 ここまで大きな騒動になっているにも関わらず会社から何も出さないことは良くないと思いましたのでこの場を借りて所感を記載させて頂きます。 おそらく批判記事の内容を見ていると大きく分類して論点となるのは以下かと思います。 1.Gunosyは、はてブの再編集である/アルゴリズムなど存在しない? 結論から先に言わせて頂きますと、そんなことは無いです。ただ、我々のアルゴリズムの未熟さにより実際にそういう風に見えてしまう部分はあると思います。 現状、以下のフローで配信準備を行っております
はてなブックマーク開発ブログ
はてなブックマークのブックマーク数が多い順に記事を紹介する「はてなブックマーク数ランキング」。1月22日（月）〜1月28日（日）〔2024年1月第4週〕のトップ30です*1。 順位 タイトル 1位 「え、それだけ…？」簡単なのに美味しすぎる中華料理レシピ漫画まとめ - Togetter 2位 松本人志さんの罪についての考察と提案反社会学講座ブログ 3位 知識０から、ちょっとUIデザインに詳しくなるnote｜やました 4位 ホットクックを3年近く使い倒してる俺がいまだに感動しまくってる利点を教えよう - 狐の王国 5位 話題の「ChatGPT」こんなに使えたら本当にすごい！ 目からウロコの使い方を解説｜GPTs活用事例も | 【レポート】Web担当者Forumミーティング 2023 秋 | Web担当者Forum 6位 DMARC をなめるな - 弁護士ドットコム株式会社 Creators’
新はてなブックマークでも使われてるComplement Naive Bayesを解説するよ - 射撃しつつ前転 改
新はてブ正式リリース記念ということで。もうリリースから何週間も経っちゃったけど。 新はてなブックマークではブックマークエントリをカテゴリへと自動で分類しているが、このカテゴリ分類に使われているアルゴリズムはComplement Naive Bayesらしい。今日はこのアルゴリズムについて紹介してみる。 Complement Naive Bayesは2003年のICMLでJ. Rennieらが提案した手法である。ICMLというのは、機械学習に関する（たぶん）最難関の学会で、採択率はここ数年は30%を切っている。2003は119/371で、32.1%の採択率だったようだ。 Complement Naive Bayesの位置づけは 実装が簡単 学習時間が短い 性能もそこそこよい という感じで、2003年段階にあっても、絶対的な性能ではSVMに負けていた。しかし、学習が早いというのは実アプリケーシ
あなたが一番好きなアルゴリズムを教えてください。 また、その理由やどんな点が好きなのかも教えてください。 - 人力検索はてな
あなたが一番好きなアルゴリズムを教えてください。 また、その理由やどんな点が好きなのかも教えてください。
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エレベーターゲームで学ぶプログラミング『Elevator Saga』 | 100SHIKI
