Deep Patient: An Unsupervised Representation to Predict the Future of Patients from the Electronic Health Records | Scientific Reports
人間参加型（human-in-the-loop）機械学習とは？
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検索結果の品質向上 Elasticsearch入門
2019年度リクルート新人ブートキャンプ エンジニアコースの講義資料です
Provide sharp knives – Signal v. Noise
Creator of Ruby on Rails, Founder & CTO at Basecamp (formerly 37signals), NYT Best-selling author of REWORK and REMOTE, and Le Mans class-winning racing driver. Provide sharp knivesRuby includes a lot of sharp knives in its drawer of features. Not by accident, but by design. The most famous is monkey patching: The power to change existing classes and methods. This power has frequently been derided
AntiPatterns Basics: Rails Views | Envato Tuts+
In this beginner-friendly series, we’re looking at AntiPatterns, which—as the name implies—represent pretty much the opposite of design patterns. They are discoveries of solutions to problems that you should definitely avoid. In this article we’ll focus on the main View AntiPattern—PHPitis—and work through a couple of techniques to keep your views lean and mean. Having tons of Ruby code in your vi
より良いビジネス意思決定のために、機械学習の閾値を可視化する | POSTD
機械学習のモデルを構築した際、データサイエンティストとしての私たちの最終的なゴールは価値の創造でした。モデルが無かった(あっても今より原始的だった)頃よりも、何かしら良いものを生み出すためにモデルによる予測を活用したいのです。結果に焦点を当てるということはつまり、私たちのモデルのパフォーマンスの最終的な評価は、その有効性によって為されるということです。それは、モデルを利用したアプリケーションが生み出した価値の量として計測されます。この投稿では、ビジネスの価値を最大限にするモデル構築による意思決定を、選択したり理解したりする際の強力なツールとして、データの可視化を活用したいと思います。 分類アルゴリズムにおいて、最も一般的な利用パターンの1つが 閾値（しきいち） です。閾値以上のスコアを持つ全てのケースに対して、何らかの特別な処置を行うのです。以下に例を挙げます。 不正の防止： あなたはソー
「設定」を設計するための資料 - Hibariya
プログラムは、なるべく何もしなくても良い感じに動いてくれるのが理想的だけど、実際には何らかのかたちでユーザの設定を必要とすることがある。 Rails を使うときは config/application.rb でタイムゾーンを指定したり、DB へ接続するための情報を config/database.yml に指定する。 Bundler の挙動を変えたければ bundle config で設定を変更する。 Gem をインストールするときに毎回指定したいオプションがあれば、~/.gemrc に追記する。 もし自分の関わるプロダクトに「設定」のAPIが必要になったとき、何を判断の基準にして設計すればいいだろう。 ちょっと近所を見渡すだけでも、「設定」のやり方には色々ありそうだ。 設定という視点から、Rubyist にとって身近なプロダクトたちを資料として眺めてみた。 (NOTE: ちょっと悩みなが
A Lisp Interpreter in Go
Go 言語による Lisp インタープリタ 2015-05-13 (鈴) 1. はじめに 2. 典型的なオブジェクト指向プログラミングとの違い 3. panic/defer/recover による大域エラー処理 4. 数値演算の簡易な実装 5. おわりに lisp-light.go: Lisp インタープリタ lisp-light.zip: 上記のダウンロード用ファイル (11973 バイト) 1. はじめに 一昨年の「Go 言語による簡単な Lisp」では簡単な Lisp の作例を与えた。 しかし，マクロを持たないなど制約が多く伝統的な Lisp としてはあまり使えないものだった。 そこで今回「Dart による高速な Lisp インタープリタ」で記述した Dart による Lisp インタープリタの Go 言語への移植を試みた。 この移植において他言語と共通の課題を同様に解くことによる
Searching GitHub Wikis with Gollum - bdunagan
Over a year ago, GitHub updated their wiki system to be powered by git. It was an awesome upgrade. Now I can check out a wiki, just like source code, and edit it in TextMate, just like source code. Really, really nice…except I can’t search. Luckily, GitHub released Gollum. Gollum is a local version of their wiki software, wrapped up in a Ruby gem. It supports the same interactions that you get on
moco(beta)'s backup: 辞書内包／Pure Python実装の形態素解析器 Janome を公開しました
一応の基本機能がととのったので、できたてほやほやではありますが、Python製の形態素解析器 Janome を公開しました。 http://mocobeta.github.io/janome/ インストール方法や使い方は上記ページを見てください。 ソースコードはGithubにおいています: https://github.com/mocobeta/janome 【公開にいたった背景など】 日本語テキストを分析したりテキストマイニングする場合、まずは形態素解析から始めると思います。 Python の場合、そのためには MeCab をインストールして、mecab-ipadic をインストールして、mecab-python をインストールする、という手順を踏むことが多いと思うのですが、環境依存のところでハマって面倒な思いをしたり、サーバ構築の手間がかかったり、しますよね。なので、Pythonモジュ
Writing client-side ES6 with webpack
This blog post is outdated (it covers Babel 5). Please read Sect. “Browser setup: ES6 via webpack and Babel” in “Setting up ES6”. webpack is a client-side module builder and module loader. This blog post shows you how to write ECMAScript 6 code with it. The code shown here is on GitHub, in the project webpack-es6-demo. webpack features # Notable webpack features include: Supported module formats:
Improving compression with a preset DEFLATE dictionary
Improving compression with a preset DEFLATE dictionary03/30/2015 A few years ago Google made a proposal for a new HTTP compression method, called SDCH (SanDwiCH). The idea behind the method is to create a dictionary of long strings that appear throughout many pages of the same domain (or popular search results). The compression is then simply searching for the appearance of the long strings in a d
Email Address Regular Expression That 99.99% Works.
Just copy and paste the email regex below for the language of your choice. Feeling hardcore (or crazy, you decide)? Read the official RFC 5322, or you can check out this Email Validation Summary. Note there is no perfect email regex, hence the 99.99%. General Email Regex (RFC 5322 Official Standard) (?:[a-z0-9!#$%&'*+/=?^_`{|}~-]+(?:\.[a-z0-9!#$%&'*+/=?^_`{|}~-]+)*|"(?:[\x01-\x08\x0b\x0c\x0e-\x1f\
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What my backend and API user stories look like
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
GitHub - agis/git-style-guide: A Git Style Guide
Stack Overflow Developer Survey 2015
https://blogs.oracle.com/mysql/post/innodb-%E5%85%A8%E6%96%87%E6%A4%9C%E7%B4%A2-n-gram-parser/
https://blogs.oracle.com/mysql/post/innodb-%E5%85%A8%E6%96%87%E6%A4%9C%E7%B4%A2-mecab-parser/
7 Ways to Optimize Jenkins — SitePoint