Multivariate, Sequential, Time-Series, Domain-Theory
UCI Machine Learning Repository: Data Sets
Multivariate, Sequential, Time-Series, Domain-Theory
第8回最先端NLP勉強会（SNLP 2016）
概要 自然言語処理分野におけるトップジャーナル・トップカンファレンスであるTACL （直近1年）、ACL 2016、NAACL 2016、EMNLP 2015の論文の中から、参加者の投票によって厳選した論文を、各参加者が紹介する勉強会です。 勉強会の参加者は、各自1～2本の論文を担当し、全体で30本程度の論文の紹介をします。 第1回目は1研究室のメンバーを中心とした会でしたが、第2回目より、研究室の枠を超え、東京近郊の様々な研究室の学生・研究者有志一同による勉強会として開催しております。 このイベントを通じて、研究者間の活発な情報交換・意見交換・交流が行われ、今後の研究に活かされることを本勉強会の狙いとしています。 過去の勉強会の様子 スケジュール 9月11日（日）
BigQueryで統計量を出す時に使うクエリメモ - Qiita
これは何か window関数を駆使するとUDFを使わなくとも簡潔に統計量が出せる。がよく書き方を忘れるのでメモ 基本 -- 平均 AVG(expr) -- 中央値0.1%誤差 NTH(501, QUANTILES(expr, 1001)) -- 最頻値 TOP(expr, 1), COUNT(*) as count -- 分散 VARIANCE(expr) -- 母集団の分散 (分母が n-1 の方) VARIANCE_POP(expr) -- 標準偏差 STDDEV(expr) -- 母集団の標準偏差 (分母が n-1 の方) STDDEV_POP(expr) -- 変動係数 STDDEV(expr)/AVG(expr) -- ピアソン相関係数 CORR(expr1, expr2) select gender, name, number, -log2(p_name) as bits fr
「種問題」ははてしなく続く - archief voor stambomen
毎日新聞「キリン実は４種でした 独研究者ら発表」（2016年9月9日）※元論文： Julian Fennessy et al. Multi-locus Analyses Reveal Four Giraffe Species Instead of One. Current Biology, DOI: 10.1016/j.cub.2016.07.036． 高精度の分子系統を調べて，単系統群を保全の対象としようというメッセージはぜんぜんOKだが，このタイプの研究が「種問題」の解決につながるという気はまったくしない．これはまちがいなく “地雷原” で，ゲノムを調べれば「種問題」がきれいに解決できるなんて，そんなお花畑な考えは通用しない．生物学の哲学を知らない素人さんの浅はかさでしかない． ワタクシがこの “地雷原” を歩いたり見渡してきたかぎりでいえば，1940年代に Ernst Mayr が生
Python 3.6 の（個人的に）注目の変更点 - methaneのブログ
Python 3.6b1 がリリースされましたね。（フライング） beta1 ということで、 3.6 に向けた新機能の追加は (provisional package を除いて) 終了です。ただし、仕様が確定したと言うわけではなくて、beta版に対するフィードバックを元に新機能を修正したり、最悪 revert して 3.7 に持ち越しにされる可能性もあります。 なお、 3.6b1 が出る前の1週間が core dev sprint があり、そこでめちゃくちゃ大量に大きめの変更が入りました。なので、常用環境には全くオススメできませんが、OSS開発者だったら .travis.yml に python: "nightly" を追加してリグレッションの発見に貢献したり（←これめっちゃ有り難いです）、それ以外の人も 3.6 を試してみて早めにフィードバックをしてもらえると、年末の 3.6 がより完成
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