gihyo.jp で機械学習の連載を始めました - 木曜不足
gihyo.jp で「機械学習 はじめよう」という、機械学習を紹介する連載を始めました。 本日第1回が公開されています。 「機械学習 はじめよう」第1回 機械学習 ことはじめ http://gihyo.jp/dev/serial/01/machine-learning/0001 今回は概要的なお話。次回からは、機械学習で用いる確率を初めとする、具体的な説明に入っていきます。 今後は、理屈っぽいところを中谷が担当、コードを書いて実践する部分は恩田さんに書いてもらう、という二人三脚で進めていく予定です。 エンジニア向けだけど機械学習の基本的なところにも踏み込んで行く、ちょっと硬派な感じの記事が欲しいなあと思っていて、ブログに「PRMLの歩き方」みたいのを書いてみるかな、なんてことを少し考えていたんです。 ちょうどそんな頃合いに、「Webを支える技術」トークセッションの懇親会で知り合った gih
第1回 機械学習 ことはじめ | gihyo.jp
次のサービスや製品はどれも身近にありますが、これらに共通していることはなんでしょう。 Amazonの「この商品を買った人はこんな商品も買っています」 はてなブックマークの「関連エントリー」 Google 翻訳 Google 日本語入力 メールクライアントのスパムフィルタ デジタルカメラの自動顔認識 ニンテンドーDSの手書き文字認識 買い物履歴、ユーザが書いたコメントやタグ、Webに無数にあるページ、メール、画像や動画と対象はそれぞれ異なっていますが、どれも「データから有益な情報を取り出す」ということを行っています。 これらは「機械学習」という技術を使って実現されているのです。 機械学習の応用範囲 機械学習は冒頭で挙げた以外にも、様々な分野で使われています。 例えば、ノイズ除去や特徴の抽出を目的とした利用パターンがあります。音声認識や画像認識、文字認識（OCR）などはその代表格です。それらも
mac ports やめました! ー homebrew で快適 OSX 生活! - tokuhirom's blog
http://mxcl.github.com/homebrew/ 昨日 mac mini を購入しまして、「さて、mac ports いれなきゃなあ。でも mac ports での環境構築って時間かかるし、CPU パワーもくうし、電気代かかるしエコじゃないし」とかおもっていたところ、そういえば hsbt さんが homebrew ってのをオススメしてたなーとおもって、いれてみたところ、非常に快適。 mac ports は、システムにもともとはいっている perl とか ruby とかもいちいちコンパイルするので、序盤の環境構築が非常に時間がかかるのが難点です。 しかし homebrew は、system にもともとはいっているものはそのままつかうので、初動がはやい。自分の場合、macbook の調子がわるくって、mac mini にかいかえたので、すぐにでもつかいはじめたかったので、非常に
Mac版！FirefoxとThunderbirdのバックアップ方法
OS移行のためにHDDをまっさらにするかもしれないので、環境も移行する準備をしていかないと行けなくなってしまいました。今回はもっともよく使っているツールの一つ「Firefox」と「Thunderbird」のバックアップについて記していきたいと思います。 基本的には両アプリケーションともに基本的な設定や内容、パスワードや個人設定にいたるまですべてを「プロファイル」に保存しています。なので基本的にはこのプロファイルをバックアップ取ってやれば環境もバックアップできたことになります。 詳しくは以下 ■Firefoxのプロファイルバックアップ プロファイルをフォルダごとコピーするだけです。 Mac OS X の場合、パスはディフォルトで~/Library/Application Support/Firefox/Profiles/xxxxxxxx.default/ です。 ■ プロファイルからの復元
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