PythonでPostgresデータから決定木を構築する - HackerNews翻訳してみた
「HackerNews翻訳してみた」が POSTD (ポスト・ディー) としてリニューアルしました！この記事はここでも公開されています。 Original article: Building a Decision Tree in Python from Postgres data by Gary Sieling 今回は、任意の人物の所得を人口統計データを使って予測する手法をご紹介します。使用するのは20年前の人口統計データです。 この例を用いて、関係データベースの情報から予測モデルを導き出す方法と、その途中で起こり得るトラブルについて触れたいと思います。 このデータの優れた点は、データの作成者が下記のようなアルゴリズムの精度をデータに添付している点です。こうした数値はスモークテストの結果評価に役立ちます。 Algorithm Error -- ---------------- -----
[その２] RubyとPythonの違いからガベージコレクタを理解する - ワザノバ | wazanova.jp
http://patshaughnessy.net/2013/10/30/generational-gc-in-python-and-ruby 前回のエントリーはこちら。 ブタペストで開催されたRUPY2013でのPat Shaughnessyのプレゼンの後半です。RubyとPythonのガベージコレクタの違いを、今回は、Pythonの循環データ構造への対応とRuby 2.1の世代別ガベージコレクタの話題に触れながら、紹介しています。 1) Pythonの循環データ構造と参照カウント Pythonは、いくつのポインタがそのオブジェクトを参照しているかを、参照カウントと呼ばれる整数で管理している。変数もしくはオブジェクトが、そのオブジェクトを参照しはじめれば数字が増えて、プログラムがそのオブジェクトを使うのをやめれば数字が減る仕組み。 1960年代以来、コンピュータ科学者が気づいているアルゴ
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