教師付き機械学習を始めるにあたって - ありんこのつぶやき
2014-08-12 教師付き機械学習を始めるにあたって 教師付き機械学習における憂慮点 ・訓練データとテストデータが異なる規則に従って生成されれば、訓練データからテストデータに関する情報が抽出できない。 →意味のある学習を行うためには訓練データとテストデータが何らかの共通点を持つ必要がある。 http://sugiyama-www.cs.titech.ac.jp/~sugi/2007/covariate-shift2-jp.pdf ・識別器の学習に必要なテストデータの数は次元数の増加と共に急激に増加する（次元の呪い） →一般にデータ集めは難しいため、その分次元を圧縮する必要がある。次元圧縮は正則化や主成分分析が挙げられる。（最適なバランスはトライ＆エラーで求めるしかない？） http://roadtomachinelearning.blogspot.jp/2012/10/blog-pos
ミクシィを退職しイット業界のイクラとなりました | 東洋太平洋ブログ三日坊主チャンピオン
私事ではございますが、株式会社ミクシィを退職いたしました。 胸がいっぱいで大変な長文となっております上に、非常に狭い範囲への私信のようなものになっておりますため「友人限定のmixi日記で書けや」という声もありそうでございますが、エンジニアとして生まれた以上一度は書いてみたかった退職エントリ。このチャンスを逃す訳には参りません。駄文ではございますが、お暇な方はお付き合いください。 ◆ mixiに関われた喜び 私が大学生の頃だったかと思いますが、mixiは日本初のSNSとして爆発的な人気を得ていました。私もmixi日記を書いては足あとをチェックして一喜一憂していたのを今でも覚えています。 またmixiコミュニティでは、当時大ハマリしていたベンリィというHONDAのバイクの愛好家のコミュニティに参加して初めてのオフ会＆ツーリングに出掛けるなど、語り尽くせない程の思い出を作りました。 そんなミクシ
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