Updates about mypy, an optional static type checker for Python We’ve just uploaded mypy 0.470 to PyPI. This release adds new features, bug fixes and library stub updates. You can install it as follows: python3 -m pip install mypy Note: The package name is now “mypy” (no longer mypy-lang). If you have an older mypy version installed, remove it first, before installing the new package: python3 -m pi
Introduction In his famous book – Think and Grow Rich, Napolean Hill narrates story of Darby, who after digging for a gold vein for a few years walks away from it when he was three feet away from it. Now, I don’t know whether the story is true or false. But, I surely know of a few Data Darby around me. These people understand the purpose of machine learning, its execution and use just a set 2 – 3
Introduction For any Python or R practitioner, this article will prove to be a boon. We provide you cheatsheets for the most widely used machine library in Python & R each. Read on to know what’s in store for you. About Scikit-learn Python has a rich and healthy ecosystem of various libraries for data analysis. But one of them stands out as the best and most effective library. No points for guessi
これは pepabo Advent Calendar 2016 - Qiita の14日目の記事です。 昨日は id:Fendo181 さんの 日報サービス「DuPo」を作った話でした! それは、今からちょうど半年前のこと。 海の香りと共に暑い夏がやってくる ... 甘酸っぱい青春が再び来るのではないかと予感させる ... そんな季節でした。 開発チーム内で行っていたスプリントレトロスペクティブの時間に、チームメンバーから「そろそろコードレビューをやってみよう!」と提案があり、それから本格的にコードレビューをやり始めることになりました。 早いもので、あれから半年が過ぎました。 今宵は年の瀬ということもあり、ふりかえりを目的として半年間コードレビューを積み重ねたことで僕の中で起きた考えの変化や感じたことについて 10 個書き出してみることにしました。 教育関連に興味がある方や組織の成長を考え
姉妹書『基礎からのベイズ統計学』からの展開。正規分布以外の確率分布やリンク関数等の解析手法を紹介,モデルを簡明に視覚化するプレート表現を導入し,より実践的なベイズモデリングへ。分析例多数。特に心理統計への応用が充実。 ○ベストセラー『基礎からのベイズ統計学』の手法を実践的な分析へと展開する待望の続刊. ○RとStanを駆使して「研究仮説が正しい確率」を直接計算.データに隠された豊かな知見を引き出す. ○編著者より 本書では,ベイズ的アプローチを利用し,汎用的に有用な解析技法と個別の認知モデルという,一見あい反する事柄を紹介します.実験計画法や回帰分析など汎用的な技法を用いて,これまで大まかに分析されてきた認知モデルは,ベイズ的アプローチを利用することによって,個別の課題に対する精緻なモデルを比較的容易に構成できるようになります. 本書で示すさまざまなモデリングの具体例は,読者の方々が直面し
AWS News Blog Excited about MXNet joining Apache! Post by Dr. Matt Wood From Alexa to Amazon Go, we use deep learning extensively across all areas of Amazon, and we’ve tried a lot of deep learning engines along the way. One has emerged as the most scalable, efficient way to perform deep learning, and for these reasons, we have selected MXNet as our engine of choice at Amazon. MXNet is an open sour
確率分布にも種類は色々ありますが、その中でも指数型分布族と呼ばれる種類のものは良い性質を持っており、学習に用いやすいです。今回は指数分布族がどういう種類のものであるか、そしてどういう性質を持っているのかを解説していきたいと思います。 指数型分布族の定義 指数型分布族の例 指数型分布族だと直感的に分かる例:ガウス分布 一見指数型分布族に見えない例:ベルヌイ分布 指数型分布族の性質 モーメントが簡単に求まる パラメータの最尤推定による解が、実データの加算平均と一致する 指数型分布族の代表例 指数型分布族の定義 指数型分布族は確率変数について、その分布のパラメータとして と表されます。この式で表現できるものは、全て指数型分布族ということです。 指数型分布族の例 指数型分布族だと直感的に分かる例:ガウス分布 最もよく知られているものとしてガウス分布があります。 簡単のため確率変数が一次元の場合のガ
多様体学習紹介 中川研機械学習勉強会 2008/6/19 吉田 稔(中川研) ※数学的な部分はいい加減なのでご注意下さい 参考文献 • “Algorithms for manifold learning”, Lawrence Cayton, UCSD tech report CS2008‐0923 • “Robust Euclidean Embedding”, Lawrence Cayton, Sanjoy Dasgupta, ICML 2006 “Algorithms for manifold learning”, L. Cayton, UCSD tech report CS2008‐0923 多様体とは?(感覚的説明) • 見かけは違うが、実質的にはd次元ユーク リッド空間で表現できるような図形 • 「局所的に地図が書けるような図形」とも言え る(例:地球表面) 3次
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