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
強くなるためのプログラミング -様々なプログラミングコンテストとそのはじめ方- - ぴよぴよ.py
みなさんは何のためにプログラミングをしていますか？ 仕事のため、何かをつくるため。 それも良いけれど、「強くなる」ためにプログラミングしてみませんか。 様々なジャンルのプログラミングコンテストとまだ見ぬライバルたちがあなたを待っています。 今回はアルゴリズム/AI/機械学習/セキュリティ等の様々なジャンルのコンテストとその始め方について紹介したいと思います。 ※これはPyConJPでの発表を文字におこしたものです。が、Pythonの話は殆どないです。 プログラミングコンテストとは？ すべてのコンテストに共通する、「コンテストに参加する利点」 1. 自分と同じ問題を解いた、他の人の解法を知ることができる 2. 同じコンテストに出ていた、たくさんのライバルと知り合える アルゴリズムのコンテスト 問題1 問題2 TopCoder Single Round Match CodeForces AtC
Pythonで基本のアルゴリズムを書いてみた - Something Beyond
2015-01-05 Pythonで基本のアルゴリズムを書いてみた Programming アルゴリズムを学ぶ意義みたいなものはいろいろなところで語り尽くされていると思うので私からは特にコメントしませんが、今回の勉強に利用した書籍でも引用されていた言葉が印象的なので、記しておきます。 最先端の機械を使って製品をつくるのは簡単で、しかも楽なことだが、基本技術を固める前に楽なほうに流れていってしまった。俺のような基本的なことがきちんとできるローテクが、今、我が世の春を謳歌しているんだ。 岡野雅行さんという職人さんの言葉のようです。そういえば随分前にこんな記事が盛り上がりました。 今すぐ辞めて欲しい、「Ruby on Rails勉強してます」「CakePHP勉強してます」 最新技術だけではなくて、その基礎となる技術をしっかり理解しなければダメだよということでしょう。ということで基本のアルゴリ
バンディットアルゴリズムを使って広告最適化のシミュレーションをしてみたよ - Qiita
はじめに 本エントリではバンディットアルゴリズムの各手法について，実際のユースケースを想定したシミュレーションを行うことで，それぞれの手法の特徴を把握すること目的とします． バンディットアルゴリズムについて日本語でよく参照されているのは以下のQiitaの投稿でしょうか． http://qiita.com/yuku_t/items/6844aac6008911401b19 また以下の資料では各手法の詳細や特徴，簡単なシミュレーションも紹介されています． http://www.slideshare.net/greenmidori83/ss-28443892 上記の資料の手法の紹介はとてもわかりやすいので本エントリでは手法の紹介は特にしません． 想定するユースケース あなたは今1万回表示されてクリック率が1.2%出ている広告を1クリック60円で運用しています． もっとクリックされる広告を見つける
機械学習はじめの一歩に役立つ記事のまとめ - その後のその後
「機械学習」というワードになんとなく惹かれつつも、具体的にやりたいことがあるわけでもないので、手を動かすことなくただひたすら「いつかやる」ために解説記事やチュートリアル記事を集める日々を過ごしていたのですが、このままじゃイカン！と Machine Learning Advent Calendar 2014 - Qiita に参加登録してみました。 が、やはり何もしないまま当日を迎えてしまったので、お茶濁しではありますが、せめて「機械学習ってどんな手法やライブラリがあって、どんな応用先があるのか？」というあたりをざっくり把握して最初に何をやるのか方向付けをするためにも、たまりにたまった機械学習系の記事をいったん整理してみようと思います。 機械学習の概要 特定のライブラリや手法の話ではなく、機械学習全般に関する解説。 機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks 機械学習チ
第3回 ベイジアンフィルタを実装してみよう | gihyo.jp
さらに詳細な利用方法が知りたい方は、Yahoo!デベロッパーズネットワークのマニュアルを参照してください。 ベイジアンフィルタの実装 ここから本格的にベイジアンフィルタの実装に入っていきます。 その前に、まずは先程のリスト1のコードを利用して入力された文章をわかち書きし、単語の集合を返す関数を作成しnaivebayes.pyとして保存しましょう。こちらも先程のmorphological.pyと同様にutf-8で保存してください。 リスト2 文章の分割をする関数（naivebayes.py） # -*- coding: utf-8 -*- import math import sys #yahoo!形態素解析 import morphological def getwords(doc): words = [s.lower() for s in morphological.split(doc)
ソースコード探険隊
What's new - 更新履歴 直近20件の新しい記事です。 2024-07-28: Lenovo IdeaPad と ThinkBook の違い・比較 2024-02-28: ASUS ROG ノートパソコン FLOW・ZEPHYRUS・STRIX の違い、比較 2024-01-14: ASUS ノートパソコン製品シリーズの違い・比較 2023-12-10: ゲーム開発に最適なノートパソコンの選び方／おすすめ機種紹介 2023-11-18: 動画編集に最適なノートパソコンの選び方／おすすめ機種紹介 2023-11-03: プログラミングに最適なノートパソコンの選び方／おすすめ機種紹介 2023-09-09: 『ノートパソコン購入ガイド』を公開 2023-04-29: 推理小説『水車館の殺人』の感想 2023-03-26: Lenovo 公式サイトの「ThinkBookとThinkPa
自然言語処理の最新手法"word2vec"で艦これ加賀さんから乳を引いてみる - あんちべ！
概要 この記事は自然言語処理という分野の最新手法word2vec を利用して誰でも遊べるようにするための手順を説明するものです。 word2vecを利用すると意味の計算が実現できます。 例えば"king"から"man"を引いて"woman"を足すと"queen"が出てきたり、 "東京"から"日本"を引いて"フランス"を足すと"パリ"が出てくるという面白い手法です。 自然言語処理とは人間が日常的に用いる自然言語をコンピュータに処理させ、 翻訳や要約、文字入力支援や質問応答システムを作るなどに活用されている分野です。 自然言語処理と言うと耳慣れない言葉かもしれませんが、 実は検索や推薦などで私たちが日常的に利用しているなじみ深い技術でもあります。 自然言語処理の適用範囲や要素技術は幅広いのですが、 その中でもword2vecの特色は、 冒頭でも挙げたように「意味の計算」が出来ることです。 これ
都立大 自然言語処理研究室 - 自然言語処理を学ぶ推薦書籍
自然言語処理を学ぶ推薦書籍を紹介します。2021年03月現在、自然言語処理を勉強したい理工系の学生・エンジニアの人は、以下の本を推薦します。 （概要）自然言語処理（放送大学出版） （理論）言語処理のための機械学習入門＋深層学習による自然言語処理 （実装）Python 機械学習プログラミング 第3版 自然言語処理を勉強したい、非理工系・非エンジニアの人には、以下の本を推薦します。 （数式なし）自然言語処理の基本と技術 （数式あり）自然言語処理（放送大学出版） オライリーから出ている「入門 自然言語処理」は特殊な本（詳しい人がこれを使ってレクチャーしてくれるならともかく、独習に向いていない）で、Python 2 で書かれているだけでなく、すでに動かなくなったコードも多々あり、2019年時点では読まない方がいい本です。（それでもどうしても、意地でも読みたい人は、本家にある Python 3 対応
はてブのホッテントリのタイトルを要約してWebの今を見つめる - Qiita
GoogleReaderが終焉し、SmartNews,Gunosyなど寝ててもおすすめコンテンツが降ってくるサービスが注目を集めている今、ここでひとつ自分もなんか気の利いたものを作ってみたい。 というわけで、はてブの人気エントリーから記事を引っ張ってきて、 ズバリ一行に要約するプログラムを書いてみた。 はいこれ。 要約くん http://xiidec.appspot.com/markov.html これを使うと・・・ けだるい猫ライオンがこの国でエリートコースに乗れると日本の真相。 こんな感じで なぜ高学歴の差別発言が求められるのかって生産性を欲しがった話をどうするか。 今話題のニュースがごちゃ混ぜになって一行に要約される。 浜崎あゆみの件、原子炉に十分届かず 炉心溶融の差別発言が続出。 Webの今が１行で分かる！ 仕組み サーバサイド(Python)で、はてなブックマーク人気エントリーの
RubyとPythonの違いからガベージコレクタを理解する - ワザノバ | wazanova.jp
http://patshaughnessy.net/2013/10/24/visualizing-garbage-collection-in-ruby-and-python Pat Shaughnessyが、ブタペストで開催されたRUPY2013でのプレゼンの前半を自らのブログで紹介しています。 ガベージコレクタは、「ゴミを集める」という行為だけでなく、「新しいオブジェクトのためにメモリをあてがう。」「不要なオブジェクトを見つける」「不要なオブジェクトからメモリを取り戻す。」という、人間の心臓が血液を浄化するような働きをしている。 この簡単なコードサンプルを見ると、RubyとPythonの記述はよく似ているが、それぞれの言語の内部でのインプリの仕組みは違う。 1) Rubyのメモリ Rubyは、コードが実行される前に、数千のオブジェクトを先につくり、それをリンクされたfree listに置
スペル修正プログラムはどう書くか
Peter Norvig / 青木靖 訳 先週、2人の友人(ディーンとビル)がそれぞれ別個にGoogleが極めて早く正確にスペル修正できるのには驚くばかりだと私に言った。たとえば speling のような語でGoogleを検索すると、0.1秒くらいで答えが返ってきて、もしかして: spelling じゃないかと言ってくる(YahooやMicrosoftのものにも同様の機能がある)。ディーンとビルが高い実績を持ったエンジニアであり数学者であることを思えば、スペル修正のような統計的言語処理についてもっと知っていて良さそうなものなのにと私は驚いた。しかし彼らは知らなかった。よく考えてみれば、 別に彼らが知っているべき理由はないのだった。 間違っていたのは彼らの知識ではなく、私の仮定の方だ。 このことについてちゃんとした説明を書いておけば、彼らばかりでなく多くの人に有益かもしれない。Googleの
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Amazon.co.jp: 集合知プログラミング: Toby Segaran (著), 當山仁健 (翻訳), 鴨澤眞夫 (翻訳): 本