「夏真っ盛り！Spark + Python + Data Science祭り」を開催しました＆Ibisを紹介しました #summerDS - once upon a time,
2016/07/25に「夏真っ盛り！Spark + Python + Data Science祭り」を開催しました。 connpass.com 今回はClouderaに入って初めてのコミュニティイベントということでしたが、なんと400人を超える応募をいただいてとてもありがたい限りです。 会場をご提供いただいたDMM.comラボ様、発表いただいたサイバーエージェントの内藤さん、DMM.comラボの加嵜さん、LTの皆様ありがとうございました。 togetter.com pandasを大規模データにつなぐIbis Ibis: すごい pandas ⼤規模データ分析もらっくらく #summerDS from Cloudera Japan www.slideshare.net Ibisはpandasの作者でもある Wes McKinney(@wesmckinn) の作っているライブラリです。 ひとこ
Ibis: すごい pandas ⼤規模データ分析もらっくらく #summerDS
「夏真っ盛り！Spark + Python + Data Science祭り」で @chezou が発表した資料です http://connpass.com/event/34680/Read less
しましま/IBIS2015 - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
オープニング† 佐久間 淳 （筑波大） IBISの役割：理論的基盤と社会応用の両面から先導 → 「このビックウェーブを導こう」 ポスター発表件数 135 （うち学生発表 70） 参加登録者数 約350 + 当日参加 ↑ 大規模機械学習のための事例と特徴のセーフスクリーニング† 竹内 一郎（名工大） スパースモデリング：線形モデルの重みパラメータやカーネルモデルの事例パラメータが 0 になる lasso：L1正則化項を用いる SVM：損失関数にヒンジ損失関数を利用した場合 スパース学習の計算コスト 学習後の最適解において，どのパラメータが 0 になるか分からない → スパースでないモデルと計算量は変わらない → スクリーニングによる高速化 スクリーニング：学習前にどうにか 0 になりそうなパラメータを探す ヒューリスティクス：0 になりそうなもの推測して取り除きあとで最適性を確認 安全スクリ
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