より良いビジネス意思決定のために、機械学習の閾値を可視化する | POSTD
機械学習のモデルを構築した際、データサイエンティストとしての私たちの最終的なゴールは価値の創造でした。モデルが無かった(あっても今より原始的だった)頃よりも、何かしら良いものを生み出すためにモデルによる予測を活用したいのです。結果に焦点を当てるということはつまり、私たちのモデルのパフォーマンスの最終的な評価は、その有効性によって為されるということです。それは、モデルを利用したアプリケーションが生み出した価値の量として計測されます。この投稿では、ビジネスの価値を最大限にするモデル構築による意思決定を、選択したり理解したりする際の強力なツールとして、データの可視化を活用したいと思います。 分類アルゴリズムにおいて、最も一般的な利用パターンの1つが 閾値（しきいち） です。閾値以上のスコアを持つ全てのケースに対して、何らかの特別な処置を行うのです。以下に例を挙げます。 不正の防止： あなたはソー
O'reilly の書籍を買ったら，ワンコインでePubゲットできる件 : 人生終わったブログ
3月1 O'reilly の書籍を買ったら，ワンコインでePubゲットできる件 カテゴリ:プログラミング書籍 オライリーの本っていいよね オライリーの本っていいよね！！ 内容が濃いのに読みやすい。読書嫌いの俺にも読めるよ。うれしい！！ いま読み途中なのが『jQuery クックブック』 と 『入門自然言語処理』なんだ。 ただ、「オライリーの本は良質だけど値段が高い」 そんなレビューを良く見るよ。確かに類書よりも値段は高い。 割高に感じちゃうかもしれないよね。 オライリーの本は決して高くない実はオライリーの本は高くないんだ。 良質だから費用対効果が高い、っていうのも理由の１つなんだけど。 でももう１つ長所がある。 それは、 +500円で電子書籍が追加購入できるってこと。 ワンコインでオライリーの電子書籍をゲットしようオライリーの電子書籍を500円でゲットする方法を紹介しちゃうよ。 （もしかした
Facebook, Twitter, Instagram等がどうやってIDを生成しているのか まとめ - Qiita
まえがき データにIDを持たせたいとき、単純な方法としては、DBの提供するauto incrementを使う場合やUUIDを利用することがある。それぞれの方法の利点欠点は以下の通り。 データベースのauto incrementを使う場合 利点: 特別な実装が必要ない 欠点: DBを1台で運用するとデータベースがパフォーマンス・障害のボトルネックになる DBを二台にするとIDのユニークさや順序の保証が困難 UUID(v4)※1を利用する場合 利点: 分散環境で各々がIDを生成しても衝突しない IDを公開したくない場合に、推測されにくいIDを生成できる 欠点: 128ビット必要、DBのインデクシングやプログラミング言語で扱うときに不利なことがある IDから時間の情報が失われる、例えば2つのIDを比べてどちらが古い投稿か判断できない 世界の大企業がどうしてるか 調べてみると多くの企業がブログなど
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