機械学習における重大な"仮定"と、アルゴリズムの評価 - 都元ダイスケ IT-PRESS
Mahoutシリーズを最初から読む場合はこちらApache Mahoutで機械学習してみるべ - 都元ダイスケ IT-PRESS。 さて、前回までで、実際にMahoutのレコメンデーションエンジンを動かしてみつつ、その計算原理を軽く追いかけました。今回は、機械学習全般における大事な前提について。 仮定がいっぱい 通常プログラムを書く場合は、事実や仕様に基づいて、正確にプログラミングすることを求められます。可能性の大小や、大ざっぱな計算などに依存したプログラミングはあまり書く機会がありません。例えばあるソフトで扱う業務で、土日祝日料金と平日料金というものがあったとします。これを「1週間のうち、だいたい5日が平日で2日が休日だよね、祝日とかたまにしかないから、考慮すると大変だし、いいよね、べつに」ってことにはなりません。多分。 しかし、機械学習は違います。気づいていないだけで、実はかなり大きな
jQuery Slider plugin (Safari style) « Design it. Develop it. Use it.
Design, interface, interaction, big project development, research (by Egor Khmelev). jQuery Slider is easy to use and multifunctional jQuery plugin. Below you can find demos and documentation. If you have any suggestions, comments or just found a bug – please do not hesitate to write. Download sources (52Kb)
日本中の杉を切るにはいくらかかるのか - はじめてのC お試し版
参考： 何故スギは植えられてきたのか？ 今年のひどい花粉症に苦しむあまり「杉を切れ！ 今すぐにだ」と叫ぶ人をtwitter上に散見します。なぜそうなったかの原因はともかく、もし日本中のスギやヒノキが無くなれば、かつてのように、美しい春を美しく過ごすことができるようになるかもしれません。僕個人も花粉症仲間なので、ちょっと計算してみました。 【敵の数は？】 花粉症の原因と言われる杉・桧は、基本的に人工的に植えられたものです。そこで、wikipediaの人工林を見ると、日本の森林面積が2515万ヘクタール、うち41％が人工林となっています。つまり、日本で杉・桧が植わっている面積はざっと1031万ヘクタールです。 1ヘクタールあたり、だいたい3000本程度の植林がなされているとして（実際、杉や桧はしばしばごちゃ混ぜで植えてありますし、どちらも花粉症の原因なので、ここでは一緒くたに計算します）、現在
JDBCのDataSourceを作成する - Programming Studio
ひとつ注意が必要なものが、setDatabaseName() と setServiceName() です。ほとんどの現場では、databaseNameにSIDを設定して、同じものをserviceNameに転記すれば問題ありません。ただし、グローバル・データベース名をフルドメイン表記にしている場合には、serviceNameがフルドメイン表記となります。 グローバル・データベース名はOracle 9iで導入されたもので、RAC環境での利用を想定したもののようです。 今回は解説しませんが、setDriverType() は "oci" とすることもできて、その場合はThinドライバ（Type 4）ではなくネイティブ・ドライバ（Type 2）が使用されます。ネイティブ・ドライバはThinドライバ（上記の例）とオプションが異なります。 これでデータソースを自作できるようになりました。後はテスト対象
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