Lima を使って Apple Silicon 版の Mac で x86-64 (Intel on ARM) な仮想マシンを扱う - CUBE SUGAR CONTAINER
Apple Silicon 版の Mac を使っていても、依然として成果物をデプロイする先は ISA が x86-64 (amd64) のマシンであることが多い。 となると、どうしても x86-64 の環境を使って作業をしたい場面が出てくる。 もちろん、IaaS を利用してリモートにマシンを立ち上げれば良いんだけど、簡単な検証なら手元で手軽に済ませたい。 今回は、そんなニーズを埋めてくれるかもしれない Lima を使ってみる。 Lima を使うと、Apple Silicon 版の Mac 上で ISA が x86-64 の Linux 仮想マシンを手軽に立ち上げることができる 1。 ただし、バックエンドは QEMU のソフトウェアエミュレーション (qemu-system-x86_64) なので、ネイティブな環境に比べるとパフォーマンスは大きく劣る。 使った環境は次のとおり。 $ sw_v
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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