2019年6月28日の明治大学での講義資料です。 できるだけ数式を使わずに『機械学習のおさらい』『自動ハイパーパラメタ最適化』『Optuna の使い方』『ベイズ最適化の応用事例』について説明しています。 ●Optuna : https://github.com/pfnet/optunaRead less
![明治大学講演資料「機械学習と自動ハイパーパラメタ最適化」 佐野正太郎](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2190322831cccd1504ece9715630f9ba49137503/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2F20190628maijihpolecturesano-190628084348-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
Wes McKinney gave the keynote presentation at PyCon APAC 2016 in Seoul. He discussed his work on Python data analysis tools like pandas, Apache Arrow, and Feather. He also talked about open source sustainability and governance. McKinney is working on the second edition of his book Python for Data Analysis, which is scheduled for release in 2017.Read less
関西DDD.java 勉強会 2016-3-5 (DDD Alliance 勉強会 2016-1-21 @東京の京都再演版)
Pythonには文字列やリストなど、長さをもつオブジェクトがあります。長さを手に入れるには、文字列なら、name.length ではなく len(name) のようにlen関数を使います。len関数はどうやってnameに入っているオブジェクトの長さを手に入れているのでしょうか。if文にはTrue/Falseとなる条件式を指定しますが、それだけでなく文字や数字、自分で作ったデータ型も渡せます。if文はどうやって与えられたオブジェクトがTrueなのかFalseなのかを手に入れているのでしょうか。 この発表では、Pythonのプログラムがどうやって必要な情報を手に入れているのか、また、自分で実装するときにどう実装すればlen()やif文やfor文に指定できるのかを説明します。
社内勉強会で発表した内容です。 ログの収集、分析、可視化までを行なう、 「Fluentd」 「Elasticsearch」 「Kibana」の組み合わせのうち、 今回は「Fluentd」について発表を行いました。 ログの収集方法から、出力先までを柔軟にカスタマイズできるオープンソース・ソフトウェアです。
D&S Data Night vol.03 http://yahoo-ds-event.connpass.com/event/37040/ 発表資料
These slides include many inappropriate graphs. If you want to tell the summary of the data correctly, you should avoid to use graphs in this presentation. They can mislead those who view them. In English, the title of presentaion is "24 slides including graphs that should not be absolutely drawn".Read less
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