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今回は 2.3 Evaluating a recommender と 2.4 Evaluating precision and recall です。 Recommender を評価するために Evaluator が用意されています。 ここで使うのは以下 3 種。 AverageAbsoluteDifferenceRecommenderEvaluator 予測と実際の値の差 (絶対値) の平均 RMSRecommenderEvaluator 予測と実際の値の差の RMS (2 乗平均平方根) GenericRecommenderIRStatsEvaluator precision/recall など 2.3 Evaluating a recommender まず差の平均を使う例 object EvaluatorIntro extends App { RandomUtils.useTestSe
Heroku で Scala がサポートされたので Unfiltered を動かしてみました。 https://github.com/akr4/heroku-unfiltered package net.physalis.herokuunfiltered import unfiltered.request._ import unfiltered.response._ import unfiltered.netty._ import util.Properties import grizzled.slf4j.Logging object Hello extends cycle.Plan with cycle.ThreadPool with ServerErrorResponse with Logging { def intent = { case Path(Seg("hello" :: Ni
JPA で行数の多いテーブルを select して getResultList() すると全部メモリに展開するので効率が良くないです。こういうとき、JDBC なら ResultSet をオープンしたままループしますし、S2JDBC なら iterate() 使いますね。ところが JPA には適切な方法がないようです。 こちらによれば、 http://stackoverflow.com/questions/5067619/jpa-what-is-the-proper-pattern-for-iterating-over-large-result-sets プロダクト独自の方法を使えばいいようですが、pure JPA なベストアンサーの方法を Iterator でラップして使いやすくしてみました。 https://github.com/akr4/jpa-lazy-fetch-iterator
Lists 大盛り上がりの昨今いかがお過ごしでしょうか。 こんばんは。 来たる 11 月の中旬あたりで Twitter クライアント作者ミーティングを開きたいと考えています。API のことや開発の苦労話なんかをお酒など飲みながら話しませんか? とき: 11 月 20 日 (金) 19:30 - ところ: 東京、恵比寿、イニッシュモア (http://www.inishmore.jp/inishmap.html) ※ 恵比寿駅から 10 分ほど歩きます。こころしていらしてください! 会費: 2000 円 (food) + 飲み物代 (キャッシュオンデリバリー) お店のキャパシティの都合により人数があるていど揃った時点で締め切らせていただきます。 たくさんの方にご参加いただきたいですが、人数が読めないのでひとまずは勝手ながら Twitter クライアント開発に関わっている (開発中でも構いませ
Twitter Analytics を立ち上げて 1 週間経ちました。今回は Twitter Analytics のデータを元にして国ごとのクライアントのシェアについて書きます。 クライアント一覧はこちらです。(日ごとに表示が変わります) http://www.physalis.net/twitteranalytics/sources.html なお Tweet Count % = クライアントごとの発言数 / 全体の発言数 Unique User % = クライアントごとのユニークユーザ数 / 全体のユニークユーザ数 です。 標準的なアメリカ まずアメリカを見てみましょう。 sms が多いですね。サポートされる端末が多いからでしょうか? この点はアメリカの特徴ですがその他の点では、実は英語圏 (というか日本以外) ではだいたい近い結果になっています。 よく似た分布の例 ドイツ: http
Twitter の public_timeline からサンプリングを行い統計をとるサイト、Twitter Analytics を開発中です。まだ未完成ではあるのですがおもしろいことがわかってきました。そのうちの一つ、日本のヘビーユーザ度合を解説したいと思います。 まず、このサイトでは public_timeline から取得した tweet の location を元にした国情報と source を主軸として解析を行っています。1 日単位で 発言数 / ユニークユーザ数 も集計しています。 Twitter Analytics http://www.physalis.net/twitteranalytics/ 次の 2 つが発言率 (発言数 / ユニークユーザ数) のグラフです。9 月 8 日 (日) 分の集計です。サンプリングのため実際の平均発言数よりずっと低いと思いますが、ヘビーユーザ
Twitter クライアントには日本発のものがたくさんありますよね。Twitter 上では作者間のつながりがありますがリアルでは会ったことがない人も多いかもしれません。(そうでもない?) せっかくなのでみんなで集まってみませんか? API 制限ヒドス! とか、こんな機能あった方がいいよねなどの真面目な話からその他雑談までいろいろ話せればいいと思います。 ミーティングって言ってるけど普通の飲み会です (^^; Twitter クライアントの作者さん、クライアントを作りたい方、クライアントに興味のある方はぜひご参加ください。 時期は 6/30 (月) 〜 7 月上旬、場所は恵比寿 or 秋葉原を考えています。 決定しました。予定変更のある方はコメントお願いします。 ときとばしょ 日時: 7/4 (金) 19:30 - 場所: てけてけ@秋葉原 http://r.gnavi.co.jp/g735
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