Kaggleとは？機械学習初心者が知っておくべき3つの使い方
機械学習の基礎用語や初歩的な手法、数学的な理解を深めませんか？環境構築が不要、オンラインで実行が可能な機械学習入門チュートリアルを公開中！機械学習の世界へ飛び込んでみませんか？ スクラッチで最小二乗法と最急降下法をPythonでコーディング（線形回帰） ロジスティック回帰の概要や数学的理解と実践に役立つ知識（ロジスティック回帰） まず呼び方ですが、Kaggleと書いて「カグル」と読みます。日本でも最近は定着してきましたが、Kaggleに参加している方を「カグラー（Kaggler）」とも呼びます。 Kaggleですが、本サイトへ行くと一番上に書かれていますが「The Home of Data Science & Machine Learning」（データサイエンスと機械学習の家）と題されている通り、世界中の機械学習・データサイエンスに携わっている約40万人の方が集まるコミニティーです。 Ka
線形な手法とカーネル法（回帰分析） - Qiita
まえがき 線形な手法とはなんぞや。カーネル法とはなんぞや。機械学習について学んだことがある人なら言葉くらいは聞いたことがあるかもしれません。 線形な手法とは、ざっくり言えば一次の連立方程式を解くだけで答えが求まるように問題を設計することです。つまり逆行列さえ計算できれば問題が解けるということなので、とても簡単です。 ただ、線形な手法で解ける問題は限られています。たとえばグラフ上の点を直線で近似するようなことしかできません。けれど世の中そんなまっすぐじゃないですよね。もっとクネクネしたい。クネクネしているのを「非線形」といいますが、非線形な手法は解くのが非常に難しい場合が多いです。 そこで用いるのがカーネル法です。カーネル法は生データに非線形写像を施してやって、それを新しいデータとみなして線形な手法を適用してやることで問題を解きます。つまり「生データをクネクネした空間にうまいこと並べ直してあ
グラム行列の意味と半正定値性 - 具体例で学ぶ数学
グラム行列について、線形代数とデータ分析という２つの観点から見ていきます。また、グラム行列の性質についても解説します。 線形代数におけるグラム行列 行列 $A$ に対して、$A^{\top}A$ という行列をグラム行列と言います。 $A$ の各列（縦ベクトル）を $\overrightarrow{a_i}$ とおくと、 $A=(\overrightarrow{a_1},\cdots,\overrightarrow{a_n})$ と表現できますが、このときグラム行列の $ij$ 成分は、$\overrightarrow{a_i}\cdot\overrightarrow{a_j}$ と書けます。 ～補足～ ・$A$ は正方行列でなくても $A^{\top}A$ は正方行列になります。 ・このページでは、$A$ は実行列とします。複素行列を考える場合は、転置 $A^{\top}$ の変わりに随伴
ホストOS型とハイパーバイザ型の違いを知る (4/5)
2つの仮想化ソフト マシンを仮想化するために必要なソフトウェアは、大きく「ホストOS型」と「ハイパーバイザ型」の2つに分類される（図6）。この2つの違いについて理解しよう。 ホストOS型の仮想化 ホストOS型の仮想化は、WindowsやMac OS X、LinuxといったOSの上で仮想化ソフトを実行し、そこで仮想マシンを作成して実行する方法である。仮想化のための専用のOSを用意する必要がなく、アプリケーションと同じように手軽に実行できるため、別のマシンを用意せずに他のOSを新たにインストールしたい場合や、実験・検証環境などの用途に向いている。また、無償で利用できるソフトが多いのも人気の1つだ。 最近ではMacintoshを利用する人が増え、Windowsも同時に利用したいというニーズから、Parallels DesktopやVMware Fusionなどの仮想化ソフトが人気となっているが、
プログラマーの理想と現実 - デバイスドライバは難しいか？
この記事は、『UNIX Magazine』2003年8月号（2003年7月18日発売）に掲載された同名記事の初稿（著者から編集部に提出したもの）を元に、Web掲載用に一部を修正したものです。10年以上前に執筆したものなので、現在のUNIXを取り巻く環境とは色々と異なることがありますが、プログラミングに対する心構えとしては現在でも通用するものと思い、再掲してみることにしました。 ・・・・・・・・・・ ここ数年、筆者はおもにUNIX系OS用のデバイスドライバを書くことを生業としている。取引先から仕様書をもらってコードを書き、動くものを納めるという職業プログラマである。この商売が成り立つのは、取引先の技術者に、デバイスドライバの開発は難しいから専門家に任せよう、という気持があるからに他ならない。 色々と周りを観察するに、世間一般の計算機技術者がデバイスドライバは難しいという意識を持っているのは、
システムコールとLinuxカーネルのソース
2010年12月07日 情報科学類 オペレーティングシステム II 筑波大学 システム情報工学研究科 コンピュータサイエンス専攻, 電子・情報工学系 新城 靖 <yas@is.tsukuba.ac.jp> このページは、次の URL にあります。 http://www.coins.tsukuba.ac.jp/~yas/coins/os2-2010/2010-12-07 あるいは、次のページから手繰っていくこともできます。 http://www.coins.tsukuba.ac.jp/~yas/ http://www.cs.tsukuba.ac.jp/~yas/ ■連絡事項 Softlab 研究室紹介 教官：板野 肯三、新城 靖、佐藤 聡 募集：６人 テーマ：オペレーティング・システム、セキュリティ、分散システム、言語処理系、その他。 場所：3E302 日時 2010年12月08日 (水)
The Linux Kernel
David A Rusling david.rusling@arm.comv0.8-3 January 25, 1999 JF Projectv0.8-3 December 2000 *フレーム表示* 本書は、Linux カーネルの仕組みを知りたい Linux 愛好家のためのものです。これは 内部構造のマニュアルではありません。むしろ Linux で使用されている原理や メカニズムを解説したものであり、Linux の動作原理とはどういうもので、なぜそれ が採用されているのかを説明するものです。 Linux という対象は常に変化しています。本書がベースにしているのは現在の安定 版である 2.0.33 のカーネルソースですが、これは個人や法人の大部分で使用されて いるのがこのバージョンだからです。 また、本書は自由に配布してもらってかまわないので、一定の条件のもとにではあり ますが、複製や再配
Linuxカーネルのソースコードを機能とレイヤーで分類して表示してくれる「Linux kernel map」
Linuxのカーネルは膨大な数のソースコードから成り立っており、どこに何の処理が書いてあるのかぱっと見当をつけるのにはかなりコードを読み込む必要があります。「Interactive map of Linux kernel」はそのソースコードを機能とレイヤーで分類して表示してくれるサイトということで、使い勝手を試してみました。 Interactive map of Linux kernel http://www.makelinux.net/kernel_map/ サイトにアクセスし、ロードが終わると下の画像のように6列6行の表が表示されます。列が機能の分類を表しており、「インターフェース」「システム」「処理」「メモリー」「ストレージ」「ネットワーク」という分類になっています。行はレイヤーを表しており、上からシステムコールなどの「ユーザースペースインターフェース」、「バーチャル」、「ブリッジ」
2018年4月27日号 Ubuntu 18.04 LTS “Bionic Beaver”のリリース, Spectre/Meltdown対策（ひとまず）完結編 | gihyo.jp
Ubuntu Weekly Topics 2018年4月27日号Ubuntu 18.04 LTS “Bionic Beaver”のリリース, Spectre/Meltdown対策（ひとまず）完結編 Ubuntu 18.04 LTS “Bionic Beaver”のリリース 2018年4月26日（現地時間）、Ubuntu 18.04 LTSがリリースされました。コードネームは“Bionic Beaver”（『生体工学のビーバー』もしくは『バイオニック・ビーバー』）となり、略称としては「bionic」が使われます。Ubuntuにとって7番目のLTSリリースとなります。 bionicは『UnityをあきらめてGNOMEに回帰』してからの最初のLTSリリースであり、特にデスクトップ環境においては、16.04 LTSやそれ以前のLTSからの乗り換えには大きな変更を伴うことになります。
[PDF]カーネル法入門 1． - 統計数理研究所
1 福水健次 統計数理研究所／総合研究大学院大学 大阪大学大阪大学大学院基礎工学研究科・集中講義 2014 September カーネル法入門 １．カーネル法へのイントロダクション 2 2 カーネル法: 近年 (1990年代半ばごろから) 発展したデータ解析の方 法論．非線形な情報や高次モーメントの扱いが容易． サポートベクターマシンの提案が発端となった． 3 3 線形なデータ解析，非線形な データ解析 データ解析とは? Analysis of data is a process of inspecting, cleaning, transforming, and modeling data with the goal of highlighting useful information, suggesting conclusions, and supporting decision ma
東京工業大学 情報理工学院 数理・計算科学系
大岡山地区の建物 大学正門より，桜並木のウッドデッキを通り，右手の芝生をつっきる小径が西8号館，西7号館に続くみちです． 大岡山西8号館（Ｅ棟，Ｗ棟）: キャンパスマップの18, 19番の建物にあたります．本館の西隣りに位置しています．正面玄関をはいったところは３階です． Ｅ棟においでの方は廊下をはいってすぐ左手のエレベータをご利用下さい． Ｗ棟にはじめておいでの方は十分に注意して下さい．Ｅ棟とＷ棟を繋いでいる通路は３階と１０階にしかありません．Ｅ棟のエレベータを利用すると迷子になります．正面玄関から廊下をまっすぐにおいでになり，奥の右手にあるエレベータをご利用下さい． 西7号館：キャンパスマップの17番の建物にあたります．西8号館から，建物を二つ挟んだ並びにあります．芝生から向う場合，左手に本館を見ながら進み，本館がとぎれたあたりの右手にある小さな建物が西7号館です．橋を渡ってはいったと
サポートベクターマシン（SVM）
トップページ→研究分野と周辺→ニューラルネットワーク→ サポートベクターマシン（SVM）は、1995年頃にAT&TのV.Vapnikが発表したパターン識別用の教師あり機械学習方法であり、局所解収束の問題が無い長所がある。 「マージン最大化」というアイデア等で汎化能力も高め、現在知られている方法としては、最も優秀なパターン識別能力を持つとされている。 また、カーネル・トリックという魔法のような巧妙な方法で、線形分離不可能な場合でも適用可能になった事で応用範囲が格段に広がり、近年研究が盛んになっている。 しかし、データを2つのグループに分類する問題には優れているが、多クラスの分類にそのまま適用出来ず、計算量が多い、カーネル関数の選択の基準も無い等の課題も指摘され、一概に誤差逆伝播法等と比較して優れていると言い切れるものでもない。 SVMは厳密にはニューラルネットワークではないが、中間層から出力
PCAの最終形態GPLVMの解説
[DL輪読会]Wasserstein GAN/Towards Principled Methods for Training Generative Adv...
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https://www.ism.ac.jp/~daichi/lectures/H26-GaussianProcess/gp-lecture2-daichi.pdf
カーネル密度推定 - Wikipedia