Web開発におけるコンピュータサイエンス - 機械学習編2 - Hatena Developer Blog
この教科書は、はてなサマーインターンの講義資料として作成されたものです: https://github.com/hatena/Hatena-Textbook 機械学習編1（基礎編）では、最も初歩的な分類器である単純パーセプトロンを題材に、機械学習の基本について勉強しました。機械学習編2（実用編）では、実問題に機械学習を適用する上でのコツや、各種の機械学習アルゴリズムの使い分け、高次元データへの対処法、といったトピックについて解説していきます。 実問題に機械学習を適用する タスクを定義する データを特徴ベクトルに変換する 評価方法を決める 正解データの正例と負例は均等に ベースラインとなる手法を実装する 実データに向き合うときの心構え 機械学習のワークフロー 1. 前処理 データセット作成 サンプリング 特徴抽出 欠損値・欠測値への対応 値のスケーリング 特徴選択 次元削減 2. 学習 モデ
Web開発におけるコンピュータサイエンス - 機械学習編1 - Hatena Developer Blog
この教科書は、はてなサマーインターンの講義資料として作成されたものです: https://github.com/hatena/Hatena-Textbook この章では機械学習について、Webサービスの開発で必要とされる知識を中心に、とくに自然言語処理にフォーカスしながら解説します。 Webサービス開発と機械学習 実現困難な機能の例 闇雲な実装 もう少しましな実装 機械学習によるパラメータ決定 分類問題のための機械学習手法 パーセプトロン 判別アルゴリズム 学習アルゴリズム 特徴量のとり方 形態素解析 量をともなう特徴 組み合わせ特徴量 モデル 機械学習の種類 教師あり学習 分類 (質的変数の予測) 回帰 (量的変数の予測) 教師あり学習でのデータセット 教師なし学習 クラスタリング 次元削減(次元圧縮) 頻出パターンマイニング 異常値検出 アルゴリズムの評価 訓練データとテストデータ 学
はてなブログAtomPub | Hatena Developer Center
https://blog.hatena.ne.jp/{はてなID}/{ブログID}/atom/entry/{entry_id} https://blog.hatena.ne.jp/{はてなID}/{ブログID}/atom/page/{page_id} 各変数の意味と書式は次のようになります。 はてなID 意味:あなたのはてなID ブログID 意味:ブログのID 書式:ブログのドメイン (例: example.hatenablog.com) ルートURL 意味:ブログのトップページのURL 書式:ブログのドメイン。サブディレクトリオプションを利用している場合はサブディレクトリも含む (例: example.hatenablog.com, example.com, example.com/subdirectory) entry_id: 意味:ブログエントリのID 書式:epochを表す数値 (
商品もコンテンツも統一した編集方針で編まれているか 「北欧、暮らしの道具店」はメディア化の次へ
ECzine Day（イーシージン・デイ）とは、ECzineが主催するカンファレンス型のイベントです。変化の激しいEC業界、この日にリアルな場にお越しいただくことで、トレンドやトピックスを効率的に短時間で網羅する機会としていただければ幸いです。
年利10％だけで人生変わっちゃう！？ - サラリーマンの生活術 ～投資・節約・快適～
丸3年経った段階でほぼ2倍になっている事がわかると思います。年利２４％とは月に換算すると「２４（％）÷１２（ヶ月）＝２（％／ 月）」となりますので月利２％で増えていく計算になります。 年利４％の運用だと「７２ ÷ ４（％） ＝ １８（年）」となり、１８年で資金が倍になります。 でわ今回紹介する年利10％では？ ７２ ÷ １０（％） ＝ ７．２（年） ７年２ヶ月半位で資金を倍にする事が出来ます。 「なーんだ資金が2倍になるのに、おおよそ7年も掛かるのか。大したことないなー」と思ったあなた。 それは間違いです。 この複利運用のすごさに気付かないために「資産運用は定期預金だけ」 という人が圧倒的に多いのです。 次の例を試してみましょう。 Ａさんは複利運用の知識があったため30歳の時に貯金の100万円を年利10％で運用を始めました。 でも生活が苦しいためこれ以上貯金する事はできません。 対してＢさ
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