KaggleのWinner solutionにもなった「K近傍を用いた特徴量抽出」のPython実装 - u++の備忘録
今回は、KaggleのWinner solutionにもなった「K近傍を用いた特徴量抽出」を紹介します。 Rでの実装は公開されていますが、Pythonでの実装は確認できなかったので、自前のPython実装も公開しています。 github.com アルゴリズムの概要 Pythonでの例 可視化のためのパッケージ読み込み サンプルデータの生成 可視化 K近傍を用いた特徴量抽出 可視化 iris での例 追記20180624 実装の修正 はてなホットエントリ入り アルゴリズムの概要 近傍数を、分類するクラス数をとした場合に、アルゴリズムは個の特徴量を生成します。生成される特徴量は下記のように、観測値と各クラス内の最近傍点との間の距離から計算されます。 とあるクラスに属する訓練データの中の第1近傍までの距離を1つ目の特徴量とする とあるクラスに属する訓練データの中の第2近傍までの距離の和を2つ目の
UFOの日：秋山瑞人からのメッセージ - イリヤの空、UFOの夏（電撃文庫） - カクヨム
「あの頃」の拭い難い記憶と言うべきか、積読山をぶっ崩してふと手に取ったＵＦＯ本など読んでみますとキャトルミューティレーション超怖えとか思ったりするわけです。ＵＦＯ特番のあの怖いＢＧＭがまざまざとよみがえってきたりして。畑にお絵かきをしたり馬の骨を相手に地球の平和を説いてみたり、一体何がしたいのかよくわからねえエイリアンどもですが、そうしたＵＦＯ神話の混沌と、東西冷戦の只中にあって全面核戦争による人類滅亡がそれなりにあり得る可能性として諦観されていた「あの頃のあの感じ」とは決して無関係ではなかったろうと思うのです。 その昔、日本に電力というものが導入されてまだ間もない頃、「電線の下は傘をさして歩かないと危ない」とまことしやかに言われたことがあったそうです。「電気が落ちてきて当たると死んじゃう」から。 サイバーパンクムーブメントは「コンピュータネットワーク社会の黎明期における"民話"であった」
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
