不均衡データへの決定打となるか！？「Affinity loss」の論文を読む、実装する - Qiita
陰性のデータは1万件近く集めることができましたが、陽性のデータは100件しか集められませんでした。このように、陽性・陰性というクラス間でデータ数に明らかな偏りがあるケースを不均衡データ（inbalanced data）といいます。 不均衡データの問題点 評価上の問題 これは教科書的な問題で、「精度（Accuracy）が機能しない」という点です。例えば先程の例で陰性がデータ全体の99%なら、ありとあらゆるデータに対して陰性と判定（$y=0$）する分類器を作れば、その時点で精度99%を達成してしまいます。 こんなイメージです。機械学習なんていらないですね。笑っちゃうかもしれませんが、実は機械学習を使っても「return 0」みたいな状態に最適化が向かうことがあります（後述）。 今最適化での解の問題はおいておくとして、あくまで評価上の問題なら、Precision, Recall, ROC曲線、F
ML勉強会まとめ - type t (* void *)
僕がML情報が集まる会が欲しくて開催しました。 @blackenedgold さん、@khibino さんにご協力頂きましてありがとうございました。 connpass.com 発表一覧 ATSで捕捉されたリアルタイムOSのシステム状態(masterq さん） Real-time OS system state captured by ATS language from Kiwamu Okabe www.slideshare.net リアルタイムOSのChibiOSの紹介とATS2の宣伝（？） ChibiOSは内部的に状態を持っており、API関数を呼ぶときに普遍条件があるけども、 C言語から呼び出すとそれをキャプチャできないのでプログラムが危険になっていました。 それをATS2の依存型を用いて現在のOSのステートを型にエンコードして解決している話でした。 ステートを埋め込むだけならば幽霊型を
[pdf]Swing実習マニュアル 大黒学
大阪にはキャバクラが多い街として「キタ」と「ミナミ」があるんです。 この2つの街にはいろんなキャバクラがあるし、競合店が多いことから他のエリアより時給相場が高い上、新規のお客さんも来店しやすい。 だから、関西のキャバクラで働く上で、キタ、もしくはミナミのキャバクラを選ぶことがすごくおすすめ！ けど、そうは言っても「じゃあキタとミナミだったらどっちの方が良いの？」って思う方もいるかもしれませんよね（笑） なのでここでは、大阪のキタとミナミのキャバ嬢目線から見た違いについて解説していきます！ 大阪のキャバクラ「キタ」と「ミナミ」の違い では大阪のキタとミナミには、キャバクラにどんな違いがあるのか、各項目に分けて紹介していきます！ 大阪のキャバクラで頑張って働いていこうと思ってる方は、自分の目的やキャバ嬢としてのキャリアに合ったお店を選んでくださいね！ お給料 まずはお給料について。お給料は、大
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