scikit-learnでDBSCAN(クラスタリング) - Qiita
クラスタリングアルゴリズムの一つであるDBSCANの概要や簡単なパラメータチューニングについて， 日本語記事でまとまっているものがないようでしたのでメモしました。 DBSCANの概要は，wikipediaの(雑な)和訳ですのでご容赦ください。 DBSCANとは Density-based spatial clustering of applications with noiseの略 クラスタリングアルゴリズムの一つ アルゴリズムの概要 1.点を３つに分類する Core点 : 半径ε以内に少なくともminPts個の隣接点を持つ点 Reachable点(border点):半径ε以内にminPts個ほどは隣接点がないが，半径ε以内にCore pointsを持つ点 Outlier : 半径ε以内に隣接点がない点 2.Core点の集まりからクラスタを作成し，Reachable点を各クラスタに割り当て
N+1問題は1+N問題 - Qiita
N+1というからほわっつ？ってなって、1+Nって言われると理解しやすいと思った。 このページ非常にわかりやすい。 http://www.techscore.com/blog/2012/12/25/railsライブラリ紹介-n1問題を検出する「bullet」/ 上のページでいう、PrefectureとShopが一対多の関係になっているときに、Shopの方から、eachの中でshop.prefecture.name みたいにすると、shopの数だけprefecture探すSQL文が発行されることになる。 このページ（参考）では、N+1問題をシンプルに、「全レコードの取得に一つ＋各レコード分だけ SQL を発行してしまう問題」と定義していて、要はただこれだけの問題だと感じた。 例えば100万レコードあったら100万回SQL発行されるのかって考えると、さすがにだれでもやばみ感じると思う。 実際にサ
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MySQLのスロークエリをslackに通知できるようにする - Qiita
MySQL 5.5系で slow queryを見張る設定 - Qiita
