PyConJP 2017登壇資料 https://pycon.jp/2017/ja/schedule/presentation/15/ #Python #野球統計学 #セイバーメトリクス #Airflow #Scrapy
大学生の時、授業の後に友人と勢いで鈍行列車で初めて行った、金沢。ひがし茶屋街の街並みと近江町市場で食べた海鮮丼に感動した。会社員になってから出張で行く機会があり、仕事の後に美味いものとお酒を楽しみすっかり好きになって、今では年3〜4回は必ず美味しいものを食べに行くようになった。 出張は冬が多く、仕事が終えると先輩に連れられ香林坊の居酒屋で香箱ガニや鰤を食べ、解散後はまた一人で寒い夜、遅くまでおでん屋や居酒屋を巡った。その度に素敵なお店や人に出会った。寿司や海鮮丼など、美味い海の幸はもちろん、地酒も豊富。茶屋街や21世紀美術館といった風情のある場所、お洒落なスポットもあり、金つばや甘納豆など甘いものもある。少し離れれば温泉もあるし、街の大きさもちょうどよい。 そんな好きな街、金沢。今回は自分が好きなお店や美味しいものを、一泊二日の旅をイメージしながら順に食べ歩きながら、紹介してみたい。 【も
はじめに こんにちは、Misoca開発チームの洋食(yoshoku)です。 Nintendo Switchを自宅近くの電器屋さんに買いに行ったらなかったので、あきらめてPS Vitaを買いました。 ゲームアーカイブスにある、PC Engineの「夢幻戦士ヴァリス」に大満足です。なんで、あんな薄着で戦うのでしょうか。 本の紹介 私はMisocaでは主にデータ分析を担当しています。 社内で参考書リストが欲しい!!というバイブスが上がってきました。 せっかくなので、ブログで世界に共有することにしました。 確率統計・線形代数 scikit-learnとかをたたくだけでも機械学習アルゴリズムを利用することはできますが、 アルゴリズムの特性を理解した上で適切に使う・結果を解釈するには、数学の知識があった方が良いです。 というわけで、復習・自習するために良いかなと思うモノを選びました。 高専生を対象とし
新はてブ正式リリース記念ということで。もうリリースから何週間も経っちゃったけど。 新はてなブックマークではブックマークエントリをカテゴリへと自動で分類しているが、このカテゴリ分類に使われているアルゴリズムはComplement Naive Bayesらしい。今日はこのアルゴリズムについて紹介してみる。 Complement Naive Bayesは2003年のICMLでJ. Rennieらが提案した手法である。ICMLというのは、機械学習に関する(たぶん)最難関の学会で、採択率はここ数年は30%を切っている。2003は119/371で、32.1%の採択率だったようだ。 Complement Naive Bayesの位置づけは 実装が簡単 学習時間が短い 性能もそこそこよい という感じで、2003年段階にあっても、絶対的な性能ではSVMに負けていた。しかし、学習が早いというのは実アプリケーシ
習作としてレシピのマスターデータがあってそれを作ったよというレポートをアプリから投稿できるようなやつを作ってみて感じたこと。 とりあえず動かすのが超簡単 コンソールからプロジェクトつくってキー発行してSDK入れて初期化すればDBにアクセスできて簡単だった。 考えなしに使うと多分いろいろ破綻する DBがスキーマレスなのでなんでもぽいぽいpostできちゃう DB操作する所は1箇所にまとめて抽象化しないと欠けたオブジェクトがDBに乗っちゃったりして詰みそう。そこはSwiftのカチッとした型と柔らかいスキーマレスDBとの境界で大変というかんじ。考えなしに進めてオブジェクトのプロパティがどんどんOptionalになっていくのは見ていられないので抽象化がんばりましょう 既にデータが刺さってるモデルにプロパティ追加したりしても古いデータは当然マイグレートされないので古いデータが落ちてきてパースに失敗する
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