Web開発におけるコンピュータサイエンス - 機械学習編1 - Hatena Developer Blog
この教科書は、はてなサマーインターンの講義資料として作成されたものです: https://github.com/hatena/Hatena-Textbook この章では機械学習について、Webサービスの開発で必要とされる知識を中心に、とくに自然言語処理にフォーカスしながら解説します。 Webサービス開発と機械学習 実現困難な機能の例 闇雲な実装 もう少しましな実装 機械学習によるパラメータ決定 分類問題のための機械学習手法 パーセプトロン 判別アルゴリズム 学習アルゴリズム 特徴量のとり方 形態素解析 量をともなう特徴 組み合わせ特徴量 モデル 機械学習の種類 教師あり学習 分類 (質的変数の予測) 回帰 (量的変数の予測) 教師あり学習でのデータセット 教師なし学習 クラスタリング 次元削減(次元圧縮) 頻出パターンマイニング 異常値検出 アルゴリズムの評価 訓練データとテストデータ 学
はてなサマーインターン2016を終え、「はてな教科書」をアップデートしました - Hatena Developer Blog
こんにちは。アプリケーションエンジニアのid:yashigani_wです。 はてなは、短期間にWebアプリケーション開発の基礎を身につけるための教材である「はてな教科書」をgithubで公開しています。 これは新入社員研修やはてなサマーインターンでの講義に利用されており、毎年のはてなサマーインターンの一環として加筆・修正し更新しています。 今年は「はてな教科書JavaScript編」「SwiftでのiOSアプリ開発」「Web開発におけるコンピュータサイエンス - 機械学習編」を変更・追加しました。 Webアプリケーション開発の学習や研修のために自由にご利用いただけます。 はてな教科書JavaScript編 今年のはてな教科書では、JavaScript教科書を一新しました。 JavaSctiptの講義は内容が長大になってしまったため、他の教科書とは別レポジトリに移動しました。 また、教科書は
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