機械学習のための特徴量エンジニアリング ―その原理とPythonによる実践 (オライリー・ジャパン) 読んだ - 糞糞糞ネット弁慶
www.amazon.co.jp 訳者よりご恵贈いただきました．8年前に kaggle のアカウントを作ったきりの人間であるため，この文章にさほど価値があるとは思えませんが感想を書きたいと思います． ロジスティック回帰や決定木，ランダムフォレストやニューラルネットワークなどの機械学習アルゴリズムにどのようにデータを入力するか，ただのデータをよりアルゴリズムのパフォーマンスが改善するように加工する作業を「特徴量エンジニアリング」と呼びます． 本書はその特徴量エンジニアリングの基礎である 変数の値をそのまま使うのか，二値化するのか，区分に分けて離散化するのか，対数を取るのか，値を一定の区間に揃えるのか テキストをどのように特徴量にするのか，どう処理すべきか，どう重み付けるのか カテゴリ変数をどのように扱うのか，カテゴリの数が増えた時にどう対処するか 変数の数が多い時にどう減らせば良いのか k-
NetflixやGoogleアカウントまで共有--個人情報を“渡す”10代
ある高校生がこんな言葉をつぶやくのを聞いた。「友だちのアカウントが何だかおかしかったから、『誰かとアカウント共有してるのかな』と思った」。この発言に驚く大人は多いだろうが、若者の間では特に問題とされない。 若者の間では、様々なアカウント共有が一般化しつつあるためだ。若者たちの間におけるアカウント共有の実態と危険性についてご紹介したい。 Netflixはアカウント共有で格安で楽しむ 「Netflixのアカウント共有しない？」。Twitterではそのような投稿は少なくない。大学生の間で、友だちを集めてアカウントを共有する学生が増えているのだ。 2017年のロイター／イソプス調査によると、定額動画配信サービス利用中の18〜24歳の21%が、同居家族以外のユーザーのログイン情報でNetflixやHuluなどにログインしたことがあるという。もちろん別居している家族のアカウント情報でログインしたユーザ
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