主成分分析PCAを用いて手書き数字を分析する。その１ - Qiita
始めに 手書き数字を分析するのもなんだかシリーズ化してきましたが、今回は主成分分析(PCA:Principal Component Analysis)とその教師ありバージョンとも呼べる線形判別分析(LDA:Linear Discriminant Analysis)をつかって分析をしてみたいと思います。pythonの機械学習ライブラリscikit-learnを使っています。 【過去の手書き数字データ分析記事】 手書き数字をpythonでもてあそぶ その１ 手書き数字をpythonでもてあそぶ その２（識別する） 【機械学習】k-nearest neighbor method(k最近傍法)を自力でpythonで書いて、手書き数字の認識をする 主成分分析 (PCA) まずは主成分分析からです。基本的には複数あるデータの要素をまとめて、いわゆる主成分を取り出す分析です。機械学習では主に対象データの
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Linuxで3万（10万）プロセスを同時に起動させてみた
人間とウェブの未来（旧） 「ウェブの歴史は人類の歴史の繰り返し」という観点から色々勉強しています。2014年までの人間とウェブの未来の旧ブログです。 といっても、きちんとした検証をしたわけではないので、あくまで「こういう環境でこういう事をやるとこうなる」という参考程度のものと理解してい頂ければ幸いです。 Linux上でプロセスは同時に何個起動できるのか 数年前にC10K問題が流行りました。これは、簡単に言うと、万のオーダーでプロセスを立ち上げる事になると、現状のOSではそれを想定した設計になっていないためまともに動かなくなる、といった問題でした。 だったら、「10万プロセス位を同時に立ち上げてみて、どうなるか試してみようぜ！」と思い、会社のエンジニアと一緒に試してみました。検証環境は、メモリ48GでCPUはHyperThreading込で24コアです。そこで動いていたOSはDebianでL
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