機械学習のデータセットを可視化する「Facets」で遊んでみた - paiza times
秋山です。 先日、Google Open Sourceで「Facets」という機械学習向けデータセットの可視化ツールが公開されました。 サイトはこちら opensource.googleblog.com (※Chromeであれば、ブラウザ上でどういったことができるかのデモを触れます。Safariだとうまく動かない？ようなのでご注意ください） GitHubはこちら github.com デモのようにブラウザ上でデータを可視化したり、Pythonライブラリのjupyter内で使ったりすることができます（ブラウザで表示させるかjupyter内で表示させるかだけの違いですが…） 例えば巨大なデータを扱っていて、うまく分離できていないデータ群はどの辺りになるのか…といったことを可視化して眺めたいときなどによさそうなので、実際にちょっと使ってみたいと思います。 ■Facets使ってみた Facetsに
元理系院生の新入社員がPythonとJavaで色々頑張るブログ
研究部署に配属されて一週間が経ちました。はじめは朝起きれるのかとか社章を忘れていないか等々、細かな部分が気になってしまい注意のリソース配分が上手く行きませんでしが、後半になるにつれてようやく周りに意識を向けられるようになりました。 周りを見ていると、先輩社員や上司の方々が忙しい仕事の合間を縫って僕達に気を掛けてくれている事に、気が付くことが出来ました。 まだまだ利益を生み出すことは叶いませんが、逆に考えれば失敗しても大きな負債が生まれるわけではないので、失敗とそれのリカバリを存分に経験できると言う貴重な時期とも考えられますね。許される範囲で様々な事に挑戦していきたいと思います。 新入社員研修が終わりました。 中でも特にぼくのネット生活に影響を与えそうなのが、コンプライアンスの指導でした。 コンプライアンスとはざっくり言うと「企業が法律や倫理を遵守する事を規定したモノ」で、 具体的な例を挙げ
動的時間伸縮法 / DTW (Dynamic Time Warping) を可視化する - StatsFragments
いま手元に 20万件くらいの時系列があって、それらを適当にクラスタリングしたい。どうしたもんかなあ、と調べていたら {TSclust} というまさになパッケージがあることを知った。 このパッケージでは時系列の類似度を測るためのさまざまな手法 (=クラスタリングのための距離) を定義している。うちいくつかの手法を確認し、動的時間伸縮法 / DTW (Dynamic Time Warping) を試してみることにした。 DTWの概要 時系列相関 (CCF) の場合は 片方を 並行移動させているだけなので 2つの系列の周期が異なる場合は 相関はでにくい。 DTW では 2つの時系列の各点の距離を総当りで比較した上で、系列同士の距離が最短となるパスを見つける。これが DTW 距離 になる。そのため、2つの系列の周期性が違っても / 長さが違っても DTW 距離を定義することができる。 アルゴリズム
FrontPage - 情報論的学習理論と機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
朱鷺の杜Wiki（ときのもり うぃき）† 朱鷺の杜Wikiは，機械学習に関連した，データマイニング，情報理論，計算論的学習理論，統計，統計物理についての情報交換の場です．これら機械学習関係の話題，リンク，関連事項，書籍・論文紹介などの情報を扱います． 更新されたページを確認するにはRSSリーダを使って右下のRSSリンクをチェックするか，最終更新のページを参照してください． ページの中でどこが更新されたかを見るには，上の「差分」をクリックして下さい． 数式の表示に MathJax を利用しています．数式の上でコンテキストメニューを使うと各種の設定が可能です．特に設定をしなくても数式は閲覧できますが，フォントをインストールすれば数式の表示がきれいで高速になります．詳しくは 数式の表示 のページを参照して下さい． ごく簡単なWikiの使い方がこのページの最後にあります．トップページやメニューなど
統計局ホームページ/4 世帯の状況
世帯の確定数は49,566,305世帯で，平成12年に比べ5.3％の増加 平成17年国勢調査による10月1日現在の我が国の世帯の確定数は，49,566,305世帯で，前回の12年調査に比べ2,503,562世帯，5.3％増加している。 一般世帯数は49,062,530世帯で，平成12年に比べ2,280,147世帯，4.9％増加している。また，施設等の世帯数は100,299世帯で，平成12年に比べ1,329世帯，1.3％減少している。 （注） 一般世帯とは，「施設等の世帯」以外の世帯をいう。「施設等の世帯」とは，学校の寮・寄宿舎の学生・生徒，病院・療養所などの入院者，社会施設の入所者，自衛隊の営舎内・艦船内の居住者，矯正施設の入所者などから成る世帯をいう。 1人世帯，2人世帯が大幅に増加し，1世帯当たり人員は2.55人に減少 平成12年～17年の一般世帯数の増加率を世帯人員別にみると，1人世
統計データ：NICT
1. 身体障害者の実数 身体障害者総数 - [厚生労働省 平成28年生活のしづらさなどに関する調査（全国在宅障害児・者等実態調査）結果より] 身体障害者の年齢階級別状況 - [厚生労働省 平成28年生活のしづらさなどに関する調査（全国在宅障害児・者等実態調査）結果より] 身体障害の程度別状況 - [厚生労働省 平成28年生活のしづらさなどに関する調査（全国在宅障害児・者等実態調査）結果より] ページの先頭に戻る 2. 高齢者の情報通信利用の状況 60歳以上のインターネット利用機器 - [総務省・通信利用動向調査(平成15年・平成20年～令和３年)より] 高齢者のインターネット利用率 - [総務省・通信利用動向調査(平成20年～令和３年)より] ページの先頭に戻る 3. 障害者の情報通信利用の状況 障害者のインターネット利用率 身体障害者による情報通信機器の利用状況 - [平成24年情報通信
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