「空からお札が」大勢が殺到 20代の実業家を逮捕 香港 | NHKニュース
香港で、ビルの屋上から大量の紙幣がばらまかれ、それを拾おうと大勢の人が殺到する騒ぎがあり、紙幣をまいたと見られる20代の実業家の男が公共の場の秩序を乱した疑いで警察に逮捕されました。 紙幣の総額は20万香港ドル（およそ290万円）と見られ、香港の警察は16日、紙幣をばらまく様子をＳＮＳ上に投稿した24歳の男を公共の場の秩序を乱した疑いで逮捕しました。 地元メディアによりますと、この男は仮想通貨ビジネスで財をなした実業家で、ＳＮＳに「金持ちから富を奪い貧しい人を救う」などと書き込んでいたということです。 この地区は香港の中でも所得の低い住民が多く、一部のメディアは当初、「住民への一足早いクリスマスプレゼント」などと伝えていました。 警察は、拾った紙幣は届け出るよう呼びかけていますが、これまでに回収された金額はばらまかれた総額の３％ほどにとどまっているということです。
Python: 機械学習における不均衡データの問題点と対処法について - CUBE SUGAR CONTAINER
機械学習における分類問題では、扱うデータセットに含まれるラベルに偏りのあるケースがある。 これは、例えば異常検知の分野では特に顕著で、異常なデータというのは正常なデータに比べると極端に数が少ない。 正常なデータが 99.99% なのに対し異常なデータは 0.01% なんてこともある。 このようなデータセットは不均衡データ (Imbalanced data) といって機械学習で扱う上で注意を要する。 今回は、不均衡データを扱う上での問題点と、その対処法について見てみる。 なお、登場する分類問題の評価指標については、以前このブログで扱ったことがあるのでそちらを参照のこと。 blog.amedama.jp 使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.14.2 BuildVersion: 18C54 $ python
機械学習初心者が約10ヶ月でメダルより大切なものを獲得できた話【kaggle Advent Calendar 17日目】 - ギークなエンジニアを目指す男
本記事は、kaggle Advent Calendar 2018の17日目の記事です。 qiita.com 何を書くか直前まで悩んでいましたが、16日に参加したAIもくもく会の中で、 機械学習に興味はあるけど、どのような手順で、何から勉強していったら良いかわからない という方が数名いたので、自分が今年の3月くらい〜今日に至るまで勉強してきた中から 今の自分ならこのような手順で勉強することをオススメする！という記事を書いてみようと思います。 ※自分の勉強した教材の中からのオススメになるので、偏った内容になることをご了承ください。 ※これもオススメ！というものがありましたら、ぜひ教えていただけると嬉しいです。 タイトルにあるメダルより大切なものについては最後に記載しております。 対象読者 2018年3月時点の筆者スペック 2018年3月〜今日に至るまで勉強したこと羅列 書籍 動画 udemy
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
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
