ヒストグラムベースの異常検知アルゴリズムHBOSとは何か
HBOSの概要 HBOSはヒストグラムベース、統計ベースの教師なし異常検知アルゴリズムです。非常にシンプルでわかりやすく、論文も読みやすいです。ラベルがついていないデータセットに対して適用し、各データについて異常度(Anomaly Score)を算出してくれます。利用者は結果と相談しながらこの異常度に対して閾値を決め、それ以上を異常として扱うような形で使うことができます。こちらの研究レポートでHBOSが速度・検出精度ともに優秀であることが紹介されています。 ヒストグラムベースとはどういうことか HBOSでは各特徴それぞれについて全データの値からヒストグラムを作成し、それぞれのビン(ヒストグラムのいわゆる縦棒のこと)について、所属するデータの数が多ければそのビンに所属するデータは正常、少ないならば異常という考え方でスコアが付けられます。個人的にはクラスタリングでの異常検知にも近い考え方だと思
RubyとPythonにおけるガベージコレクションの視覚化 | POSTD
本稿は、ブダペストで開かれたイベント「 RuPy 」で、Pat Shaughnessyが披露したプレゼンの内容をまとめたものです。 プレゼンの映像はここ から視聴できます。 本稿は当初、 同氏の個人ブログ に投稿されましたが、同氏の了承を得て、Codeshipに再掲載します。 このイベントは「RubyとPython」に関するカンファレンスなので、RubyとPythonでは、ガベージコレクション（以下「GC」）の動作がどう違うのかを比較すると面白いだろうと私は思いました。 ただしその本題に入る前に、そもそもなぜ、GCを取り上げるのかについてお話しします。正直言って、すごく魅力的な、わくわくするテーマではないですよね？ 皆さんの中でGCと聞いて、心がときめいた方はいらっしゃいますか？ ［実はこのカンファレンス出席者の中で、ここで手を挙げた人は数名いました！］ Rubyコミュニティで最近、Rub
DevQuizの解答(ソースコード)晒し スライドパズル編 #gdd11jp – mzsm.me
GoogleAppsScriptに続いてスライドパズルのソースコードも晒します CやJavaで挑戦する人が多かったようですが、僕はPythonで挑戦しました ソースコード中にも書いているのですが、こちらのページのサンプルコードを大いに流用しており、それに独自に改良を加えて完成させました # -*- coding: utf-8 -*- # このプログラムは次のサイトを参考にし、サンプルコードを一部利用しました # http://www.geocities.jp/m_hiroi/light/ import sys import string LETTERS = (string.digits + string.ascii_uppercase)[1:] # # pqueue.py : 優先度つき待ち行列 # # Copyright (C) 2006 Makoto Hiroi # # 葉の方向へ d
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