Windows10で快適なfishシェル環境構築 - Qiita
はじめに 本記事ではWindows10を対象に、快適なターミナル環境を設定します。 本環境のメリットは、以下の３つです。 視認性が高く、モダンなテーマ(ログインするだけでテンションが上がる) 強力な補完機能(Tabを連打するだけで簡単) 日常使いのためのエイリアス(ひたすら効率化) 環境 Windows 10 (Version 1903,初投稿時は1603) Windows Subsystem for Linux git 2.20.1 fish 3.0.2 fisher 4.1.0 (2020/11/9 update!) Homebrew 2.0.0 (2019/2/2 update!) ConEmu (version: 190526) 本記事では、Windows10 Version 1709で正式機能となったWindows Subsystem for Linuxで環境を作っていきます。（
Matrix Factorizationとは - Qiita
Machine Learning Advent Calendarです。 普段はGunosyという会社で推薦システムを作ってます はじめに 推薦システムに関する最近の文献を読むと結構な割合で出てくるMatrix Factorizartion(MF)と呼ばれる手法があります。 ざっくり言うとこの手法は協調フィルタリングにおける次元削減を行うことでよりよい推薦を行おうという手法であり、 Netflix Prize(100万ドルの賞金が賭けられた推薦システムのコンテスト)で最も成果を上げたモデルの一つでもあります。 本記事ではこの手法を紹介していきます。 協調フィルタリング まず協調フィルタリングについておさらいしましょう。 あるサービスで3人のユーザが５つのアイテムに対して5段階評価をしたとき、その評価値を以下のようにベクトルで表すことができます。 \vec{user_{1}} = (4, 5,
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