Treasure Data社のOSSワークフローエンジン『Digdag』を試してみた #digdag | DevelopersIO
Digdag が Apache License 2.0 の元でオープンソース化されましたよ！ さぁ試すんだ…！ 今すぐにでも！ https://t.co/Uzc4a5GLCe ドキュメント：https://t.co/PF8wy5KHln — Sadayuki Furuhashi (@frsyuki) 2016年6月15日 という訳で試してみました。注目度の高かったワークフローエンジン『Digdag』がついにOSS化されました！Githubリポジトリ及びドキュメントは以下となります。 treasure-data/digdag: Workload Automation System Getting started — Digdag 0.8 documentation 目次 インストール 環境の準備 Digdagのインストール実施 その他ドキュメントの内容について Digdagサンプルワークフロ
不均衡データをSVMでクラス分類するにはどうすれば良いか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
今年のKDD cupが絵に描いたような不均衡データ（正例と負例との数的比率が極端に偏っているデータ）で苦労させられたので、ちょっと調べたら色々と良い方法があるなぁと気が付きましたよということで備忘録的に紹介しておきます。 ちなみにググったら普通に@sfchaosさんのslideshareが出てきたので、僕なんぞの解説よりそちらをどうぞｗ 不均衡データのクラス分類 なおこちらのスライドの方がSVM以外にもランダムフォレストなどでの対処法も載っているので、汎用的だと思います。。。 クラス重み付けを調整してサンプルサイズが小さい方のクラスの影響力を上げてやる これはRのsvm{e1071}の説明だと割とあっさりとしか書かれてないので、どちらかというとPythonのsklearn.svm.SVCの説明を見た方が分かりやすいかもしれません。 SVM: Separating hyperplane fo
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