調べることを調べる(11) -- 網羅分類法(7) - なんも分からないのでしらべた
調べるって楽しい!―インターネットに情報源を探す 作者: 大串夏身出版社/メーカー: 青弓社発売日: 2013/04/01メディア: 単行本この商品を含むブログを見る 大串夏身さんの本にて国会図書館のwebページは非常に便利だということが分かった。 大いに活用する。 手順7 : インターネットで調べる 1: 国会図書館 リサーチナビの調べ方案内を利用 リサーチナビに調べ方の方法がまとめてある。 近い項目があったら参考にする。 rnavi.ndl.go.jp 結果 分類にドンピシャなページあり 全般>調べ方一覧>調べ方の基本 「調べ方案内」利用ガイド | 調べ方案内 | 国立国会図書館 参考文献一覧がちょっと古いけど役に立ちそう。著者をリスト化して新しい書籍が出て無いか調べる 一冊目の文献が調査の印象を決めるので、とりあえず読む場合は多少古くてもリストの本からチョイスしたほうがいいかもしれな
機械学習タスクを始める前に
プライベートの新社会人向け勉強会にて 一部修正後up データ分析屋さんにこれからなる皆様へ
Python: IsolationForest で教師なし学習の外れ値検知を試す - CUBE SUGAR CONTAINER
今回は教師なし学習で外れ値の検知に使える IsolationForest というアルゴリズムを試してみる。 このアルゴリズムの興味深いところは、教師データの中にある程度外れ値が含まれていても構わないという点。 つまり、アノテーションしていないデータをそのまま突っ込むことが許容されている。 IsolationForest のアルゴリズムでは、決定木を使った分類しやすさにもとづいてデータが正常か外れ値かを判断する。 外れ値は正常なデータに比べると数が少なく、特徴が大きく異なると仮定する。 だとすると、外れ値は正常なデータに比べて分類するのに木の深さがより多く必要と考える。 使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.14.4 BuildVersion: 18E226 $ python -V Python 3.7.
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