パッケージユーザーのための機械学習(1)：決定木 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
（※はてなフォトライフの不具合で正しくない順番で画像が表示されている可能性があります） だいぶ前に「糞コードで頑張る機械学習シリーズ」と言うのを始めようとしたんですが、パーセプトロンをPythonで実装した次にMatlabで書いたSMO-SVMコードをPythonに移植しようと思っているうちに時間が過ぎ。。。 あまつさえ転職したら、今の現場にはライブラリ皆無でほぼ全ての機械学習のコードをPython / Java / C++のどれでも書ける化け物^H^H「教授」がいてそんなこと僕がやる必要性は完全になくなってしまったのでした（笑）。 ということで、カテゴリ名はそのまま*1ながら方向性を変えて、僕のようなパッケージやライブラリに依存するユーザーが機械学習を実践する際に原理上のどのような点に気を付けて実装・実践すべきかを、僕自身の備忘録のためにだらだらと書いていくシリーズにしてみようと思います
第9回 線形回帰［後編］ | gihyo.jp
前回の前編では「最小二乗法」を紹介する中で、機械学習は数多くのことを仮定して、その中で一番良い答えを見つけるものだということを見てもらいました。 特に「最小二乗法」でデータ点から直線を推定する場合、次の3つのことを仮定していたことを学びました。 変数間の関係を関数で表す 関数のモデルは直線（1次式）を考える パラメータを選ぶ指標として二乗誤差を用いる 今回はこれらの仮定を振り返りながら、一般化された、より柔軟な機械学習の手法を紹介しましょう。 戻らないけど「回帰」 先ほどの仮定の1番目、「変数間の関係を関数で表す」ことを機械学習では「回帰」と呼びます。つまり機械学習の世界で「回帰問題を解く」といった場合は、この仮定をしていることになります。 「回帰」という言葉の由来 「どうして関数を求めることを『回帰』と呼ぶの？ 何か戻るの？」と思うかもしれません。この名前は、もともと「平均回帰」という
教師あり学習 - Wikipedia
教師あり学習（きょうしありがくしゅう, 英: Supervised learning）とは、機械学習の手法の一つである。 既知の「問題」xiに対する「解答」yiを「教師」が教えてくれるという方法であり、「生徒」であるアルゴリズムが未知の「問題」xに対応する「解答」yを推論する事から名付けられたものである。そのような訓練に用いるデータを事を教師データとも呼ぶ。 概要[編集] 教師あり学習では、未知の確率分布を対象に学習を行う。実応用上は何らかを入力(x)、出力(y)とみなせる事が多く、例えばyはxに未知の関数Fを施した値F(x)に小さなノイズが載ったものである。アルゴリズムには、に従うxとyの組が訓練データとして与えられる。アルゴリズムが解くべきタスクは訓練データに属していない（かもしれない）データxに対し、条件付き確率分布ないしそこから決まる値（たとえばの期待値）をよく近似することである[
Bootstrap使い方メモ１（基本＋CSS） - Qiita
公式サイトを一通り動かしてみたときのメモ。 まずは CSS。 Hello World Bootstrap を入手する ここ から zip ファイルをダウンロードする。 HTML を書く <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1"> <link rel="stylesheet" href="bootstrap.min.css" /> </head> <body> <h1>Hello Bootstrap!!</h1> </body> </html> HTML5 の DOCTYPE を記述する。 css ファイルを読み込むだけで使い始められる。 モバイル用に viewport を設定する meta タグを記述する。 user-scalable=n
dfltweb1.onamae.com – このドメインはお名前.comで取得されています。
このドメインは お名前.com から取得されました。 お名前.com は GMOインターネットグループ(株) が運営する国内シェアNo.1のドメイン登録サービスです。 ※表示価格は、全て税込です。 ※サービス品質維持のため、一時的に対象となる料金へ一定割合の「サービス維持調整費」を加算させていただきます。 ※1 「国内シェア」は、ICANN(インターネットのドメイン名などの資源を管理する非営利団体)の公表数値をもとに集計。gTLDが集計の対象。 日本のドメイン登録業者(レジストラ)（「ICANNがレジストラとして認定した企業」一覧（InterNIC提供）内に「Japan」の記載があるもの）を対象。 レジストラ「GMO Internet Group, Inc. d/b/a Onamae.com」のシェア値を集計。 2023年5月時点の調査。
初心者にも上級者にもオススメ – Java最強リファレンス @yuichielectric著 – yusuke.blog
Javaの最強リファレンス、その名も「Java最強リファレンス」を頂きました。 これが最強のリファレンスだ！ pic.twitter.com/lsNf0mRSh6 — 山本://裕介 (@yusuke) 2014, 11月 7 サイボウズ株式会社にてkintoneなどを開発されているエンジニア田中 裕一(@yuichielectric)さんの著書。 Java8対応をうたう本はそれなりに出始めていますが、「とりあえずJava8に追加されたAPIにいくつか触れている」「Lambda記法をちょっと解説している」だけの本も相応にあります。またLambdaに触れる章を追加しただけで、他のコードは古めかしい残念な書き方をしている残念な本があるので注意が必要です。 そしてこのリファレンス、Java5〜Java8までとかなり広範囲をカバーしています。バランスを取るのは非常に難しいはず！ 章立ては以下の通り
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