デブサミ2016 #devsumi で話させていただいた資料です。 http://event.shoeisha.jp/devsumi/20160218/session/1007/ Read less
注:下記、ただのディスり記事なので、よっぽど暇な人だけ読んで頂きたく。 僕は基本的に技術書については英語の原書を中心に読んでいて、Kindleを愛用している。といっても英語のレベルはそれほど高くないので、内容は大体見当が付くジャンルの本しか、英語では読めない。具体的には、Androidプログラミングとか、Eclipseプラグイン開発とか、Java・MongoDB・Webセキュリティあたり。この辺は英語でも結構なスピードで読める。(最近はデータサイエンス系の勉強もしているのだけれど、そっちはまったくの素人であるため、英語だと、まず単語の意味がわからない。専門用語なので、辞書を引いてもわからず、結果として読むスピードが極端に遅くなる。そのため実質原書だと読めないという状態になり、結果、データサイエンス系の本については殆ど和書を買っている。統計の本とかも同じ。) そんなわけで結構頻繁にAmazo
この記事の内容 ・k近傍法とk平均法の説明 ・k近傍法とk平均法の違いについて軽く説明 ・k近傍法の具体的な手法の説明 ・k平均法の具体的な手法の説明 ・あとがき という流れになっています. k近傍法とk平均法とは k近傍法(k-nearest neighbor :k-NN)とk平均法(k-means clustering)というのは名前も似てて最初は同じものだと誤解する人もいるでしょう.現に私もそう思っていました.実際には似たようなアルゴリズムの考え方ですが,若干その考え方が違います. まずk近傍法は機械学習のアルゴリズムの一つです.最も簡単な機械学習のアルゴリズムの一つとされており,遅延学習に分類されます. k平均法はクラスタリングのアルゴリズムの一種です.クラスリングと機械学習の用語の違いの定義を確認しましょう. k近傍法とk平均法の違いとは. 二つとも広義的には機械学習のアルゴリズ
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