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2013年8月31日のブックマーク (5件)

  • チカ (飯田橋/ワインバー)

    リクエスト予約希望条件をお店に申し込み、お店からの確定の連絡をもって、予約が成立します。 1 予約の申し込み ご希望の条件を当サイトよりご入力ください。 2 お店からのメール ご予約が承れるか、お店からの返信メールが届きます。 3 お店へ来店 予約が確定した場合、そのままお店へお越しください。

    チカ (飯田橋/ワインバー)
  • 阪神・藤浪、江夏以来46年ぶりの高卒新人10勝目! (サンケイスポーツ) - Yahoo!ニュース

    6回、広島・木村を三振に打ち取り笑顔で引き揚げる阪神・藤浪=甲子園(撮影・鳥越瑞絵)(写真:サンケイスポーツ) (セ・リーグ、阪神2−1広島、19回戦、阪神11勝8敗、31日、甲子園)阪神はドラフト1位の藤浪(大阪桐蔭高)が先発し、6回1失点で今季10勝目(4敗)を挙げた。セ・リーグでは5人目、1967年の江夏豊以来46年ぶりとなる高卒新人2桁勝利を達成した。 一回二死から丸の打球が左脚を直撃。痛みをこらえて、すぐボールを追いかけたが、一塁への送球は大きくそれて三塁まで進塁を許した(記録は失策)が、4番キラを空振り三振に仕留めた。 二回には先頭打者に内野安打を許すなど一死一、三塁からスクイズを決められ同点とされた。なお一、二塁では“頭脳プレー”を見せた。バリントンのバントを地面に落としてから捕球。三塁へ送球し、投−三−二の併殺でピンチを脱した。 三回のマウンドへ向かうと、直後にバケツ

  • scikit.learn手法徹底比較! SVM編 - Risky Dune

    問題設定や細かい実験手法は下のページを参照. scikit.learn手法徹底比較! イントロダクション 今回は言わずと知れたSVM(サポートベクターマシン)を試す. 訓練データ数を増やしていったときに, 手書き文字の分類性能がどのように推移していくかを調べる. SVMの詳細な解説は別の文献を引いて欲しい. PRMLを読んでもいいしこのスライドは結構わかりやすい. 概略だけ書くとSVMは2クラス分類のためのアルゴリズムである. データが散らばる多次元空間を超平面で区切り, データを2つに分類する. その超平面をマージン最大化という基準でひくとわりとうまく行くねというアルゴリズムである. そこで元の空間で分類できなくともカーネルで定義された別の空間だとうまく行くことがあるため, 分野によって様々なカーネルが考案されている. カーネルは2つのデータを引数として取る関数でその値はおそらく類似度を

    scikit.learn手法徹底比較! SVM編 - Risky Dune
  • 2013.07.15 はじパタlt scikit-learnで始める機械学習

    こちらが改訂版なので,ダウンロードするならこちらで: http://www.kamishima.net/archive/scipy-overview.pdf 第15回情報科学技術フォーラム (FIT2016) での講演「科学技術計算関連Pythonパッケージの概要」の発表資料です. * 講演ページ: http://www.ipsj.or.jp/event/fit/fit2016/FIT2016program_web/data/html/event/event72.html * 小嵜 耕平さん資料「Pythonデータ分析コンテストの実践」 https://speakerdeck.com/smly/python-todetafen-xi-kontesutofalseshi-jian * サンプルファイル: https://github.com/tkamishima/fit2016tutor

    2013.07.15 はじパタlt scikit-learnで始める機械学習
  • 10分で読める 自分の「箱」脱出10ステップ まとめ | No Second Life

    僕たちが太るわけ。その大いなる誤解 飽の時代と言われる現代。ダイエットにチャレンジする人はとても多い。 だが、ダイエットは失敗する可能性が高く、なかなかうまくいかない。 なぜなら、「こうすれば健康的に痩せてその体型を維持できる」という「絶対正しい法則」が存在しないからだ。 さまざまなダイエット法がテレビや書籍で紹介されるが、圧倒的な「決め手」がない。 その証拠に、毎年何十冊というダイエットが次々出版されているのに、世の中から肥満体の人がちっともいなくならない。 それぐらいダイエットは難しいのだ。 しかし、このでは一つ重大な問題に切り込んでいる。 それは、医学界も含めた世界中の多くの人たちが抱えている大いなる「誤解」である。 その誤解とは、「たくさんべるから太る」「脂っこいものをべるから太る」「運動しないから太る」この3つである。 まさかこの3つの定説が間違っているとはにわかには信

    10分で読める 自分の「箱」脱出10ステップ まとめ | No Second Life