移転しました。 https://chezo.uno/post/2016-05-29-sonomoderu-guo-xue-xi-siteruno-wei-xue-xi-nano-tokun-tutara/
そのモデル、過学習してるの？未学習なの？と困ったら - once upon a time,
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高速、高精度、省メモリな線形分類器、SCW - Qiita
今回は機械学習アルゴリズム、SCW(Exact Soft Confidence-Weighted Learning)の紹介です。 まずはどれだけすごいか見てみてください。 使用しているデータセットはscikit-learnの手書き文字認識用のものです。 上がSCW、下がscikit-learnのSVCで学習、分類した結果です。timeは学習にかかった時間、accuracyは精度を表しています。 結果を見ればわかるように、SCWは非常に高速に学習することができます。 また、SCWは逐次学習が可能です。すなわち、データをひとつずつ入力しても学習することができます。つまり、データを全てメモリ上に展開して学習させなくてもよいのです。 精度はデータセットに依存します。というのも、SCWは線形分類器だからです。 線形分離不可能なデータに対してはSCWでは精度が落ちてしまいますが、線形分離可能、もしくは
OpenSSLとPythonでRSA暗号の原理を知る - ももいろテクノロジー
OpenSSLを使うと、次のようにして2048bitのRSA鍵が作成できる。 $ openssl genrsa 2048 Generating RSA private key, 2048 bit long modulus ......................+++ .................+++ e is 65537 (0x10001) -----BEGIN RSA PRIVATE KEY----- MIIEowIBAAKCAQEAui/OeOYeMrLv+U2w13hQkL204OQVlB05nksKa5LaNE6mT3WY (snip) -----END RSA PRIVATE KEY----- ここで出力される内容は、ASN.1という構文規則で表現された情報をDERと呼ばれるバイナリ形式にし、それをさらにBase64エンコードしたものになっている。 このフォーマット
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