機械学習で使う指標総まとめ(教師あり学習編) - プロクラシスト
こんにちは、ほけきよです！ 機械学習の基本は教師あり学習です。 でも、実際の現場ではいろいろ指標が出てきて「?」 ってなるので、一回本気でまとめてみることにしてみました！ 教師あり学習の分類 二値分類 用語一覧表 図解 事例 事例1:果物の分類 事例2:ガンかどうかの検査 ROC曲線の意味合い 指標まとめ 多クラス分類 precision, recall, F-measure accuracy logarithm loss 出力が数値(回帰) 用語一覧 二乗誤差(MSE, RMSE)と絶対誤差(MAE)の使い分け AICとBIC, wAICの使い分け 時系列問題 参考になりそうなサイト 教師あり学習の分類 今回は正解はカテゴリか意味を持つ数字かで場合分けをしてみた。 全体の指標のサマリーはこんな感じ(だと思っている。) ※他にも大事な指標があるよ&これは間違っているのでは？？ というコメン
タスクを５つに分類すればもっとうまく時間を管理できるようになる | jMatsuzaki
タスクを５つに分類すればもっとうまく時間を管理できるようになる 2017年12月2日投稿 2019年7月9日更新 カテゴリ：タスク・スケジュール管理 著者: jMatsuzaki 私の愛しいアップルパイへ 私に備わる超人的な能力。それは愛する人の頭の中を見抜くことができることです。 冗談だとお思いですか？それでは今あなたの頭の中をのぞいてみせましょう。 hmm,,,なるほどあなたは１つ悩みを抱えておられる。それは「創造的でバランスの良い時間の使い方をするためにタスクをどう整理すればいいか」でしょう。 期限に遅れないように仕事を進めたい一方で、学習と成長を促してくれる長期的なタスクも進めたい。具体的な行動は分からないが解決すべき問題はある。そのうえ刻一刻と状況は変化していて、とてもうまくバランスをとるためのタスクリストなんて作れそうもない。そうお思いでしょう？ 腰を抜かしましたか？言ったでし
1.7億ドルを調達した中国最大のマンガアプリ「快看(Kuaikan)漫画」の主要KPIと戦略｜家田昇悟
マンガアプリの「快看(Kuaikan)漫画」がシリーズDで1.7億ドルを調達した。 公開レポートや「快看(Kuaikan)漫画」が発表したKPIを紹介した上で、巨額の資金をどこに投じるのか、「快看(Kuaikan)漫画」の戦略サマリーを掲載する。 おまけとして、実際にどんな漫画が読まれているかも簡単に紹介する。 主要KPI 設立は2014年12月。 ・快看(Kuaikan)漫画の2017年12月時点の発表によると -登録ユーザー数：1.3億 -MAU：4000 万 -DAU：1000 万 -2000部作品が出版 -購読者数は100万人を超える作品は126部、購読者数が500万人を突破している作品は5部 ・极光大数据の2017年4月時点の数値によると -毎日の使用平均回数：1.36 -使用平均時間/日：15.7分 -漫画アプリのユーザー数：5322万 -漫画アプリ浸透数：5.9% マンガアプ
テストがなかった無法地帯にテストを導入して開発速度を1.7倍にした話 - Qiita
テストがなかった無法地帯のプロジェクトに自動テストを導入して、開発速度を1.7倍にした話をします。 自動テストがなぜないのか 自動テストのないプロジェクトには、そうなる理由が必ず存在します。よくみる理由は、「時間がないから1」「テストの書き方がわからないから」「無理やりテストを書いたつらい経験があったから2」といったものです。今回のプロジェクトの場合は、以下の2点でした： 自動テストの書き方がわからないから レビューがテスト代わりだったから まず、チーム編成が変わって私ともう一人がチームに加わるまで、実装者の中に自動テストの経験者はいませんでした。このような状況では、自動テストは困難になります。なぜなら、何をどうやってどこまでテストするかを決めるには、多少の慣れが必要だからです。この慣れがないと、何をしたらいいかわからないという状態に陥りがちで、結果として自動テストが後回しにされてしまいま
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