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2017年6月15日のブックマーク (4件)

  • Idris + Atomによる型駆動開発入門 - たけぞう瀕死ブログ

    4月から社内でType-Driven Development with Idrisの読書会をやっています。 takezoe.hatenablog.com 最近ようやくChapter 3まで進み、実際に自分でコードを書くエクササイズなども出てきました。このではAtomを使うことが推奨されているのですが、Atom用のIdrisパッケージが非常に強力で、型駆動開発の魅力を存分に感じることができます。そこで、今回は実際にAtomでのIdrisプログラミングがどのようなものかについて紹介したいと思います。 github.com たとえば以下のようなシグネチャを持つVect(要素数を型情報に持つリスト)用のマップ関数を実装するとします。Vect n aの各要素に(a -> b)という関数を適用してVect n bを返すというものです。 my_vect_map : (a -> b) -> Vect n

    Idris + Atomによる型駆動開発入門 - たけぞう瀕死ブログ
    todesking
    todesking 2017/06/15
  • PLSA(確率的潜在意味解析法)|Deloitte Analytics|デロイト トーマツ グループ|Deloitte

    PLSAとLDA 昨今のビッグデータ時代の分析では高次元データを扱うことも多く、このような次元圧縮の技術が注目されているが、実際にはPLSAよりもそれと同様の手法であるLDAの方が世間的に認知されているといえるだろう。この手法はトピックモデルと呼ばれ、元々LSA (Latent Semantic Analysis)という手法があり(Deerwester et al, 1990)、それを確率的な処理をして改良したものがPLSAであり、さらにその拡張版として開発されたのがLDA (Latent Dirichlet Allocation)である(Blei et al, 2003)。 PLSAとLDAの基的な考え方は同じだが、個々の文書における各トピックの現れやすさを表す確率が、PLSAではあくまで学習させた観測データから定義されるが、LDAではディリクレ分布という確率分布を仮定して生成させる。

    PLSA(確率的潜在意味解析法)|Deloitte Analytics|デロイト トーマツ グループ|Deloitte
    todesking
    todesking 2017/06/15
    pLSAはオーバーフィットするが、純粋に観測されたデータだけに基づいた潜在要因を抽出したいときはLDAより優れているという記述の妥当性がわからないニャン
  • CCCのTポイントカード由来のデータがイマイチだという話 : やまもといちろう 公式ブログ

    きょう、なんかLINEが事業説明会やってましたが、そこでCCCの提供するTポイントカードに見切りをつけたファミリーマートがLINEと組む発表をするという「ですよねー」感の強い内容も出ていました。 事業戦略発表会「LINE CONFERENCE 2017」開催のご案内 https://linecorp.com/ja/pr/news/ja/2017/1743 ファミマがTポイントやめる? 伊藤忠社長インタビュー記事が波紋 https://www.j-cast.com/2017/06/08300105.html ファミマとLINE提携 AI活用、スマホで個別販促  :日経済新聞 http://www.nikkei.com/article/DGXLASDZ13ICF_U7A610C1TI1000/ ファミマがTポイントをやめるって話は時期尚早というか、微妙なんでしょうが、相乗りやマーケの組み合わ

    CCCのTポイントカード由来のデータがイマイチだという話 : やまもといちろう 公式ブログ
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    todesking 2017/06/15
  • 「くそ、死ね」と男児を追いかける男 長崎市 - 西日本新聞

    長崎県警によると、14日午後5時20分ごろ、長崎市大橋町の路上で、男子児童が、自転車で男を追い抜いたところ、男が「くそ、死ね」と言いながら男児を追いかけた。同県警で事情を調べている。 =2017/06/15 西日新聞=

    「くそ、死ね」と男児を追いかける男 長崎市 - 西日本新聞
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    todesking 2017/06/15
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