結局、機械学習に必要な数学ってなに？
前置き# 記事がはてぶ炎上して恥ずかしい思いをしたので、結構書き直しました。 この記事よりも良質な記事を参考記事に列挙したので、このページをブックマーク集だとして、他のページを参照していただければと思います。 はじめに# 機械学習を勉強するにあたって、 ベースとなる数学を勉強したいというモチベーションが高まってきた。なぜか？それは、今まで数学的な知識なしに勉強を進めていたのたけれども、論文が読めなかったり、少し数式で込み入ってくると、とたんにわけがわからなくなったからだ。 しかし、一番のモチベーションは、やっぱり機械学習を勉強するものとしての登竜門、PRML(パターン認識と機械学習)を読みたいというものがある。 参考記事# そこで、機械学習のために必要な数学を調べてみたのだが・・・どのサイトをみてもこれはというものがみつからないのだ。 2017年現在で、有益な記事をできるかぎり集めてみた。
Java でちょっとしたパーサーを実装するときは ANTLR4 が便利 - tokuhirom's blog
Java でちょっとしたDSLパーサーを実装するときはANTLR4 が最近もデファクトスタンダードなのかなあ。と思っています。 ANTLR4 はパーサージェネレーターです。BNF っぽい記法で書いたらいい感じに生成してくれます。手書きパーサーとかに比べると管理しやすい気がします。 gradle はコアプラグインに antlr プラグインがあるので簡単に利用できます。 https://docs.gradle.org/current/userguide/antlr_plugin.html group 'com.example' apply plugin: 'java' apply plugin: 'antlr' sourceCompatibility = 1.8 repositories { mavenCentral() } dependencies { antlr "org.antlr:an
Pinboard とはてなブックマークを同期する
GitHub - morygonzalez/pinboard2hatena: Sync はてなブックマーク with Pinboard Sync はてなブックマーク with Pinboard. Contribute to morygonzalez/pinboard2hatena development by creating an account on GitHub. github.com なんで Pinboard を使うのか、どうしてはてブに一本化しないのかというと、洋物のサービスを使うときに Pinboard の方が使いやすいから。 IFTTT に Pinboard 連携機能はあってもはてブ連携機能はないし、 Delibar や Reeder や ReadKit も Pinboard には対応しているけどはてブには対応してない。あと Pinboard は広告出ないしホッテントリ的なも
スプレッドシートでGoogle Analyticsの数値を毎日自動更新しよう - Pepabo Tech Portal
SUZURIデザイナーの @putchom です。 私は何か施策を打ったあとにスプレッドシートに数値を記入する作業が嫌いです。 そんな時間があったらもっと分析する方に集中したい！ そこで先日Google Analyticsの数値をシートにまとめる作業を完全自動化しました。 以前からできるということはなんとなく知っていたのですが、重い腰がなかなかあがらず…。 やってみると最高になったので紹介します。 抽出したいデータ・要件は以下の通りであると仮定します。 - トップページの日別のPV数。 - 対象ユーザーはGoogle Chromeでアクセスしたユーザーのみ。 - 毎朝8時に自動で更新されるようにする。 1. スプレッドシートにアドオンをインストールする 「アドオン > アドオンを取得」を選択します。 「analytics」で検索して、「+無料」ボタンをクリックします。 そうすると、アドオン
データ分析初心者向け、Pythonでデータ取得＆グラフ描画する方法 - paiza times
秋山です。 サービスを運営していると、いろいろなデータから必要な情報だけを取得して分析するような機会もたくさんあるかと思います。 分析に使えるツールは世の中にたくさんあるので、どれが使いやすいかは人それぞれですが、今回は「分析を始めたばかりで何をどうすればいいのかわからない…！」という方のために、Pythonを使って初心者向けのデータ分析のやり方を紹介します。 ■使用する環境 paizaでは、Pythonを使ってスキルチェック問題の回答データや、ユーザーの情報等の分析をしています。（R言語を使っていたときもありましたが、私がPythonのライブラリにある便利機能を使いたかったのと、R言語があまり得意ではなかったので移行しました） 今回は、Python3がインストール済みの環境を想定しています。これから出てくるコードもPython3を推奨しています。 下記のライブラリを使用します。 Jupy
日本の自殺率が異常に高い本当の理由／海外の映画監督が日本の闇＝「自殺奨励システム」を告発
日本では、年間3万人、過去10年間に約30万人の方が自殺で亡くなっています。映画監督: レネ・ダイグナン氏が、日本の高い自殺率の真の原因究明に挑み、この問題の本質に迫ります。 （所要時間：約52分） この動画を大きい画面で見る 動画の内容 自殺との戦いにおいて、「敵」はいったい誰なのか。 映画『Saving 10,000 – 自殺者1万人を救う戦い』は、日本の高い自殺率の真の原因究明に挑む一人のアイルランド人の物語である。作品を通じて、日本のマスコミによる自殺報道のあり方、経済的圧力、うまく機能していない精神医療制度などの重要な問題が浮かび上がってくる。 第一線で活躍する専門家から一般人まで、約100人へ取材し、日本がどうすれば自殺との戦いに勝利できるのか、具体的な方策を提示している。しかし、自殺の話題がタブー視されている日本で、一体どのくらいの人が耳を傾けてくれるのだろうか。 映画「自殺
MySQLのデータをJupyter Notebook上でグラフにする - oinume journal
最近少しずつJupyter Notebookやpandas, matplotlibに慣れてきて、PythonによるData Scienceが面白くなってきたと感じてます。今日はMySQLのデータをSQLで持ってきて、Jupyter Notebook上でグラフにしてみる話。 セットアップ Python3はインストールされていることを前提。jupyterなどの必要なソフトウェアを入れる環境を作って、pip でインストールする。 python3 -m venv jupyter source jupyter/bin/activate pip install jupyter pandas matplotlib pymysql インストールが成功したら、こんな感じでJupyter Notebookを立ち上げる。 ./jupyter/bin/jupyter notebook 立ち上がったらブラウザから適
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
