AdaBoost の弱学習器を色々試してみた - Qiita
初めに この記事は、Machine Learning Advent Calendar 2016 5日目の記事です。 複数の学習器（弱学習器、weak learner）を組み合わせてよりより性能の高い学習器（強学習器、strong learner）を作る、アンサンブル学習の手法の一つ、ブースティング。 その中でも代表的な、AdaBoost。 PRML本にも載っている（日本語版下巻p.374）しググれば実装例もいくらでも出てきますけれど、弱学習器として一番単純な決定株（decision stump）を用いた例ばかり。 それを他のものに変えたら、性能にどう影響するか。思いつきで実験してみました。1 実験環境 Mac OSX 10.11.6 Core i7 3.1GHz / 16GB RAM Julia v0.5.0 IJulia（Julia の Jupyter カーネル）、Gadfly（Juli
PRML第5章 ニューラルネットワーク Python実装 - Qiita
PRMLの第5章では最近流行りのニューラルネットワークが紹介されています。ニューラルネットワークを実装してみたという類のものはネット上にいくつもありますので、できる限り見慣れないものを題材にしたかったので混合密度ネットワークをほぼNumpyだけで実装することにしました。 ただ、コード分量が結構大きくなってしまったので２回に分けて、この記事では結局普通のニューラルネットワークを実装して、混合密度ネットワークは次回にします。 ネットワーク構造 これは入力ユニットが３次元${\bf x} = (x_1,x_2,x_3)$、隠れユニットが４次元${\bf z} = (z_1,z_2,z_3,z_4)$、出力ユニットが２次元${\bf z}= (z_1,z_2)$の２層のニューラルネットワークを模式的に表した図です。入力から隠れユニットが第一層(${\bf x}\to {\bf z}$)、隠れユニッ
書籍「機械学習と深層学習」のソースコードをRubyに書き換えてみる（nn.c編） - Qiita
第4章 ニューラルネット 4.1 ニューラルネットワークの基礎 上記のnn.cをRubyで書き換えてみました。 なお、完全に同一ではありませんので悪しからず。 # ライブラリの読込 include Math # 定数の定義 $inputno = 3 $hiddenno = 2 $maxinputno = 100 # 学習データの読み込み def getdata() e = [ [0.0,0.0], [0.0,1.0], [1.0,0.0], [1.0,1.0] ] return e end # 順方向の計算 def forward(wh, wo, hi, e) u = 0.0 o = 0.0 (0..$hiddenno-1).each do |i| u = 0.0 j = 0 e.each do |e_val| u += e_val * wh[i][j] j += 1 end u -= w
kubernetes初心者のための入門ハンズオン - Qiita
この記事はリクルートライフスタイル Advent Calendar 2016の10日目の記事です。 DEPRECATED! [2020/12/05追記] この記事内のコマンドは現在のバージョンの挙動と一部異なっていたり、説明に不正確な部分があります。 例えば公式のチュートリアルなど、信頼できる情報を参照ください。 https://kubernetes.io/ja/docs/tutorials/kubernetes-basics/ 2019/05/30追記 下記内容は若干の不正確を含みますので、軽く読み流して雰囲気を掴んでいただいたあとは https://qiita.com/Kta-M/items/ce475c0063d3d3f36d5d などご参照いただくとよいかと思います。 こんばんは 「sshするときの-p 443ってなんの数字ですか？」ぐらいの素人がインフラ周りを担当し8ヶ月、kub
Jupyter Notebook x d3.jsでリッチなデータビジュアライゼーション - Qiita
この記事はOrigami Advent Calendar 2016 10日目の記事です。 データエンジニアやデータサイエンティストの日常業務で使用するツールにJupyter Notebookという便利な分析道具があります。弊社でもアドホックな分析をするのに使用しています。 Jupyter Notebookですが、線グラフや円グラフのような単純な可視化をするにはmatplotlibやbokehを使えば十分ですが、データを見ているともっと複雑なデータ可視化したい、インタラクティブにデータ深掘りたいというニーズが出てくると思います。 この記事ではそのようなニーズを解決するためにJupyter上でd3.jsを動かせるようにしてmatplotlibだけでは対応できないビジュアライズ方法を紹介します。 この記事で使用したサンプルコードは全てこちらのリポジトリに置いてありますので参考にしてみてください。
OpenCVとNPPの連携 - Qiita
この記事はOpenCV Advent Calendar 2016の11日目の記事です． はじめに この記事ではOpenCVとNVIDIA Performance Primitives library (NPP)の連携方法について紹介します． NPPとは NVIDIA Performance Primitives library (NPP)とは画像処理，信号処理の各種アルゴリズムをCUDA実装したライブラリです．雑に紹介するとIPPのCUDA版みたいなものです．CUDAオンラインドキュメントにNPPドキュメント（PDFファイル）へのリンク一覧があるので興味がある方は読んでみるとよいでしょう． ※対応するデータ型，チャンネル数などによってAPIが分かれているのでページ数がそれなりにあります． また，NPPは機能毎にモジュール化されており，NPPで用意されているモジュールは以下の通りです． np
Emacsで英語論文を書くときに便利なパッケージと設定 - Qiita
この記事は.emacs Advent Calendar 2016の11日目です。空いていたので、埋めるような形で書いてみます。 国際会議の論文を書いているときに改めてEmacsの設定を見つめ直す機会があった（論文書きたくないという現実逃避がそうさせた）のでその兼ね合いで見つけたものの紹介などを。 より正確には、Emacsでtexを書いたり、Google翻訳にかけたりするときに便利なパッケージ情報をいくつかまとめたものになります。 ほんとは、追加でやりたいことがあったんですけど、そんなことしてる場合じゃなさそうなので最後にやりたかったことも書いておきます。 YaTeX YaTeXは、TeXのメジャーモードで日本人のユーザが多いTeXのメジャーモードです。 C-cがYaTeXのprefixキーとして割り当てられており、それに何かのキーを追加して入力することで機能を呼び出すという感じになってます
CSSはなぜ分かりにくいのか - Qiita
ひょんなきっかけでCSSに触る羽目になり、ハマりまくった挙句トラウマになった方は結構多いのではないでしょうか。そのほとんどは、CSSの当たり前のことが当たり前のようにできない非合理的かつ旧態依然とした分かりにくい独特な仕様に起因します。 本記事では、今までCSSを書いてきてヘンだと思ったこと、ハマったポイントを思いつく限り書き連ねます。更に、今後同じ思いをする人がいないように、それぞれの項目に対応方法や解説も記します。 この記事を読んで「こんなの当たり前。知ってるよ」って思ったそこのあなた。すでに普通の人間ではありません。そんなあなたは歴としたCSS中毒患者です。 本文を読むにあたって 便宜上html4以前のブロック要素、インライン要素という言葉を用いています。 * ブロック要素→初期値がdisplay: blockの要素 * インライン要素→初期値がdisplay: inlineの要素
Clean ArchitectureでAPI Serverを構築してみる - Qiita
この記事では、アーキテクチャを採用する理由、次にClean Architectureの概要、最後にアプリケーションの構築をしていきます。 この後詳しく見ていきますが、Clean architectureの概念は比較的シンプルでわかりやすいものだと思います。しかし実際コードに落とし込んだ時、これってどう実装すればいいのかな？と迷うことがあったので、自分の理解も深めるために実際にAPI Serverを構築していきたいと思います。 また、サーバーサイドでの採用事例をあまりみないので誰かの参考になればいいかなと思います。 サンプルコードは、Go言語です。 アーキテクチャを採用する理由 アーキテクチャに期待することは、関心の分離です。 関心の分離を正しく行うことで、次のようなメリットがあると思います。 再利用性の高い設計になり生産性が向上する コードの可読性が上がり、メンテナンスが容易になる 変化に
東京メトロのオープンデータをElasticsearch + Kibana (5.0.2)で可視化してみる（Java Client） - 烏滑稽
JJUG CCC 2016 fallブーストークで大谷さんがElastic Advent Calendar枠まだありますって言ってて、勢いで登録してしまった。 qiita.com 実は時間もネタもなかったことに後から気付きつつ速攻でなんかやっていきます！ 3時間くらいでなんとかなったらいいな！ 何かいいサンプルデータないかなー 電車の遅延傾向とかパッとグラフで見れたらいいなーと思いつき、 以前どこかで聞いた気がして調べて見つけたのが東京メトロのオープンデータです。 東京メトロオープンデータ開発者サイト 東京メトロの路線情報や駅情報をAPIで参照できます。 APIを利用するためには開発者登録をすると最大2営業日ほどでアクセストークンが取得できるとのことだったんですが自分がやったら半日で登録してくれました、ありがたい。 APIは路線IDで路線を検索したりLat Lonで駅検索したりいろいろでき
ウェブオペレーションエンジニアになるまでの思い出 - ゆううきブログ
書籍「ウェブオペレーション」の中で、「ウェブオペレーションは技芸であり科学ではない」*1という言葉がある。 実際、その通りだと思う。 しかし、技芸というのはどうやって学べばよいのか。 教科書のようなトップダウンな知識体系を構築しようと試みようとしても、どうしても特定の組織に依存したり、特定の技術スタックに依存してしまう。 現時点では、体系立てて学ぶというより、やはりボトムアップに学ぶしかないと考えている。 「ウェブオペレーション」の内容も、基本はストーリー仕立てのエッセイ集になっているのは、そういうことだろう。 Hatena Engineer Seminar #7では、もともとウェブオペレーションの学び方の話をしようと思っていたが、前述のような事情で、自分(id:y_uuki)の場合の学んできたことを例として挙げることにした。 ウェブオペレーションエンジニアの前提となるスキルセットの作り方
phina.jsの簡単さから基礎知識まで - Qiita
ちょっと今年のAdvent Calenderで基本的な説明してる人がいないと思ったので書きました。 いや、本当、簡単ですよ。 どこが？ 個人的には、ソースコードのその可読性が大きいですね。基本的なJavascript/Canvasの知識だけあれば、どこからでも十分読めます。おかげでデバッグがしやすいですし、拡張性も高いです。 また、分からないことがあっても質問などするとすぐ答えが返ってきますし、対応が早いです。Gitterのチャット欄などを見ると、次々とユーザーさんが質問、要望を出しては開発陣の皆様が対応していく様子が伺えますし、私自身も一度それでお世話になっています。 追記: Gitterも引き続き使用できますが、主な開発者の皆さんはSlackへ移行しました！可能な方はこちらで質問をお願いします！ さらに、低レベルのAPIが充実している点もスムーズに開発するために重要なポイントです。 そ
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意外と知らないgoroutineのスケジューラーの挙動 #golang - Qiita
追記 その後GoConfernce2017で発表させていただき、その内容をまとめた記事を書いたので参考になれば幸いです。 GoConで発表してきたのでついでにruntime以下の知識をまとめていく #golang はじめに goroutineはGo言語の大きな特徴である並行処理を支える重要な機能です。 しかし、goroutineの仕組みについてしっかり理解しないままコードを書いてしまうと思わぬ挙動をしてしまうことがあるので注意が必要です。 今回はそんなgoroutineのスケジューリングの挙動についてまとめてみました。 僕自身がgoの書き始めの頃に引っかかった部分なので、初心者のgoroutineへの理解の助けになれば幸いです。 goroutineの特徴 goroutineは最小で2048byteなので、 Windows だと 1 MB、Linux だと 2 MB であるスレッドのデフォル
良いルーターを使うのはもはやライフハックつだ！！！ TP-LINK AC3150 レビュー - will and way
Amazon Cyber Mondayあざす！！！ [asin:B01LYTYIKF:detail] 買ってしまった！良いルーター！それは TP-LINK Archer 3150！ TP-LINK? 聞いたこと無い？ 私自身も日本ではバッファロー、エレコム、NECが有名すぎて、TP-LINKを知らなかったんですがTP-LINKは世界シェア43%の企業。 最速のワイヤレス規格である802.11adのルータを世界初でお披露目するほどです。 ガジェット好きの先輩の家に行ったらTP-LINK Archer C9が置いてあって、繋いで見たところ接続の安定性・速度に感動したのがきっかけ。 TP-Link WiFi 無線LAN ルーター Archer C9 11ac 1300Mbps+600Mbps 【 iPhone X / iPhone 8 / 8 Plus 対応 】 (利用推奨環境 12人 4LDK
Linuxネットワークドライバの開発 - Handwriting
この記事はLinux Advent Calendar 2016 9日目の記事です。 遅刻してしまい申し訳ございません。。。 とある事情があって1ヶ月半ほど独自NICのLinux向けのネットワークドライバを開発していた。 今回はARM用のデバイスドライバを開発した。NICはXilinx社のFPGAであるZYBOを用いて開発した。 まだ十分に実用段階というわけではないが、ひとまず独自NIC経由でのpingやiperfが通ったので、後学のために知見を残しておきたい（誰得だ、という感じだが）。 ソースコードはまだ公開されていないが、そう遠くないうちに公開する予定（たぶん）。 はじめに Linuxのデバイスには キャラクタデバイス - バイト単位のデータ通信 (e.g. シリアルポート) ブロックデバイス - ブロック単位のデータ通信 (e.g. ディスク) ネットワークデバイス の3種類がある。ネ
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「パソコン工房 アウトレット館」が自作通りにオープン
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