2016 - 10 - 06 ハマっ子がオススメする横浜のデートコース【みなとみらい編】 横浜 横浜-観光 シェアする Google+ Pocket やぁ、ハマっ子はま龍だ。 え、なに？ 今度 横浜のデート を考えているって？ それなら、きちんとデートプランは考えてあるのか？ なに？考えてない？ バッカモーン！！！ いいか、デートにおいて何よりも重要なのは プラン だ。 計画性があるかどうか、これは女が男を見定める上でかなりのウェイトを占める指標と言っていい。 何も考えずにデートをすると、当日どこに行くか迷ってしまい、ぐだぐだになってしまった挙句、ダメ男の烙印が押されること必至だ。 しかも、横浜は 無計画で行くことが何よりも恐ろしい場所 だ。 特にクリスマスシーズンの横浜は尋常じゃないレベルで人がごった返しているからな。 そらもう戦場よ。 クリスマスシーズンに横浜に行こうとしている人たちに

犬が怖い。 可愛いか可愛くないかではない。 噛まれるのが怖いのだ。 実害が発生する可能性があるから嫌なのだ。 どんなに温厚な動物だって、言語のコミュニケーションが取れない以上、何を考えているかわからない。 急に気持ちが変わることもある。 犬好きの人たちは、こんなに可愛いのに信じられない。とか、 大人になったのに怖いなんて人としておかしい。とか、まぁ人格否定をしてくる。 だから観点が違うって。怖いんだよ。 モニター越しに見てる分には可愛いよ。 遠くから見てる分には可愛いよ。 だからと言って犬を寄せてくるんじゃねぇよ。 リード外してけしかけてくるんじゃねぇよ。 人類皆犬が怖くないと思ってんじゃねぇよ。 お前が犬を好きだったり怖くなかったりするのは良いよ。 自分のことだから勝手にしろよ。 でも、お前の考えが常識じゃない奴もいるってことはわかってくれよ。

けんすうさんが輝いてます。 大学中退して起業します！と書いて炎上した石田さん。けんすうさんに会いにいったそうで、その顛末？をけんすうさんが丁寧に書いていらっしゃいます。 この記事はほんとすばらしくて、みんな最初はこんなもんなんですよｗ ここからどうなるかが楽しみ。答え合わせは3〜4年後かな。どんどん行動して絶望してチャンス掴んでほしい。https://t.co/hOvxqdCCX3 — イケダハヤト (@IHayato) 2016年10月4日 スタートはみんな大したことないですよｗ ぼくも最初はひどかった！まともにビジネスできるようになったの最近ですよ……。登記は難しすぎて妻に任せましたｗ — イケダハヤト (@IHayato) 2016年10月4日 起業する前にあのくらいの知識や考え方の人はたくさんいるので大丈夫だ！というか、ああいう感じの人がガンガン成功したり失敗したりしてわからないの

新R25は、いま注目のビジネスパーソンが集結する「ビジネスバラエティメディア」です。「シゴトも人生も、もっと楽しもう」をコンセプトに、R25世代のみなさんが一歩踏み出すあと押しをするコンテンツをお届けします。

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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 機械学習編1（基礎編）では、最も初歩的な分類器である単純パーセプトロンを題材に、機械学習の基本について勉強しました。機械学習編2（実用編）では、実問題に機械学習を適用する上でのコツや、各種の機械学習アルゴリズムの使い分け、高次元データへの対処法、といったトピックについて解説していきます。 実問題に機械学習を適用する タスクを定義する データを特徴ベクトルに変換する 評価方法を決める 正解データの正例と負例は均等に ベースラインとなる手法を実装する 実データに向き合うときの心構え 機械学習のワークフロー 1. 前処理 データセット作成 サンプリング 特徴抽出 欠損値・欠測値への対応 値のスケーリング 特徴選択 次元削減 2. 学習 モデ

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