この記事は Sphinx アドベントカレンダーの 19日目です。 markdown と Sphinx (reST) Sphinx では文書を書く際の記述フォーマットに reStructured Text を利用していますが、 世を広く見回すと、github 然り、bitbucket 然り、様々な場所で markdown フォーマットが利用されています。 markdown フォーマットは reST と比べると表現力が低い上、表現を拡張することができないという点が指摘されています。 表現を拡張することができないため、いくつかの方言が存在するという問題もあります。 ですが、reST と比べてシンプルで、なおかつポピュラーに利用されているフォーマットであるため、 新しく Sphinx に触り始める人の取っ掛かりとしては、markdown はうってつけのフォーマットと言えます。 sphinxcont
Seleniumを使ったテストは遅いという話をよく聞きます。理由として考えられるのは以下の3つです。 テスト対象のWebアプリケーションが遅いため 遅いテストを書いているため 実際にWebブラウザを動かしているため 1つ目と2つ目は、環境やコードの書き方を変えることで改善可能です。しかし、3つ目はどうでしょうか。実際のブラウザを高速化することなど、そのブラウザの開発者でもない限り不可能です。となると、できることは、可能な限り高速なブラウザを選択することです。 PhantomJSはヘッドレスブラウザです。ヘッドレスブラウザというのはGUIのないブラウザのことで、GUIの描画処理を行わない分、通常のブラウザに比べて高速に動作するという特徴があります。そのため、時間が掛かりがちなWebアプリケーションのGUIテストを高速化するためのソリューションとして注目されています。また、マルチプラットフォー
当然ですが、java 用の driver を使えば使えます。 サンプルとして、Scalatest のページに User Guide へのリンクが出ているかのテストをします。 // build.sbt libraryDependencies ++= Seq( "org.seleniumhq.selenium" % "selenium-java" % "2.19.0", "org.scalatest" %% "scalatest" % "1.7.1" % "test" ) package com.example import org.scalatest.FlatSpec import org.scalatest.matchers._ import org.openqa.selenium._ import firefox._ class ScalatestWebPageSpec extends
k近傍法(ケイきんぼうほう、英: k-nearest neighbor algorithm, k-NN)は、入力との類似度が高い上位 k 個の学習データで多数決/平均するアルゴリズムである[1]。 パターン認識(分類・回帰)でよく使われる。最近傍探索問題の一つ。k近傍法は、インスタンスに基づく学習の一種であり、怠惰学習 の一種である。その関数は局所的な近似に過ぎず、全ての計算は分類時まで後回しにされる。また、回帰分析にも使われる。 k近傍法は以下の手順からなる: 入力と全学習データとの類似度(距離)測定 類似度上位 k 個の選出 選出されたデータの多数決あるいは平均 すなわち「入力とよく似た k 個のデータで多数決/平均する」単純なアルゴリズムである[1]。 例えば環境(気温/湿度/風速)から天気(雨/曇り/晴れ)を予測する分類問題を考える。k=5 のk近傍分類では、過去100日の環境-天
目次 訳者まえがき はじめに 1章 Rを利用する 1.1 機械学習のためのR 1.1.1 Rのダウンロードとインストール 1.1.2 IDEとテキストエディタ 1.1.3 Rパッケージの読み込みとインストール 1.1.4 機械学習のためのRの基礎知識 1.1.5 Rに関する情報 2章 データの調査 2.1 探索と確証 2.2 データとは何か? 2.3 データ内の列の型を推論する 2.4 意味推論 2.5 数値による要約 2.6 平均値、中央値、最頻値 2.7 分位数 2.8 標準偏差と分散 2.9 探索的データの可視化 2.10 複数の列の関係の可視化 3章 分類:スパムフィルタ 3.1 白か黒か?二値分類 3.2 やさしい条件付き確率入門 3.3 初めてのベイズスパム分類器を書く 3.3.1 分類器を定義し、非スパム(難)でテストする 3.3.2 分類器をすべての種類の電子メールに対し
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