CVPR 2017 ( http://cvpr2017.thecvf.com/ )の参加速報を書きました。 この資料には下記の項目が含まれています。 ・DNNの概要(DNN以前の歴史や最近の動向) ・CVPR 2017での動向や気付き ・これから引用されそう(流行りそう)な論文 ・今後の方針 ・論文まとめ(約140本あります)
まだまだ男盛りの中高年に容赦なく襲いかかる体の悩み。医者に相談する勇気も出ずに、1人でもんもんと悩む人も多いことだろう。そんな人に言えない男のお悩みの数々を著名な医師に尋ね、その原因と対処法をコミカルで分かりやすく解き明かす。楽しく学んで、若かりし日の輝いていた自分を取り戻そう。 夏だ、海だーっと、毎年大騒ぎしている電子部品メーカー勤務の35歳。ただ、今年は勢いが出ない。その理由は、昨年末に大学の同級生たちといったサイパン旅行だ。ホテルに着き、ビーチに集合したとたん皆から「オー、貫禄がついたじゃないか」と声が上がった。わざわざ腹をなでにくるやつもいた。ショックだった。これまで、自分じゃ肥満になったという意識はなかった。BMIだって24と(ギリギリだけど)普通体重だ。夜、こっそりとスマホの写真を分析してみたところ、オレの体型は、強いていえばそれほど太っていないのに腹がポッコリ出たオッサンタイ
最終更新:2017年7月26日 機械学習法を用いた時系列データの予測方法について説明します。 R言語を使えば、機械学習も時系列データのデータ操作も簡単にできます。 両者を組み合わせて、時系列データへの予測モデルを作成してみました。 ソースコードはこちらに置いてあります。 スポンサードリンク 目次 解析の準備 機械学習とは 今回予測するデータ caretパッケージを使う準備 Rによる機械学習 予測モデルの概要 ハイパーパラメタのチューニング 機械学習による時系列予測 最適な次数を選ぶ 当てはめ精度の評価 将来の予測 1.解析の準備 機械学習とは 機械学習とは、次にどのようなデータが来るのかを、決まった手順を踏んで予測する技術、あるいは手法のことです。 機械学習の良いところは、予測のための「手順」を、過去のデータからほとんど自動で見つけられることです。 昔は人間が勘と経験そして度胸で予測を出し
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