プログラミングの変数・メソッドの命名でよく使う英単語まとめ - SE_BOKUのまとめノート的ブログ
目次 プログラミングの変数・メソッドの命名でよく使う英単語 ログイン・認証 許可・権限 ネットワーク ファイル操作 外部入出力 データ入出力 データベース操作 オブジェクト操作 生成・構築 削除・破棄 変更 変換・結合・排除 分割・切り出す（スライス） 登録・設定 検索・置き換え 状態・状態変更 計算 プロセス操作 処理サイクル 確認（１） 確認（２） 比較 その他対で使う単語 コード・ID・引数（変数） 機械学習関連 その他（未分類） データベーステーブルのカラム名の工夫（変数） 変数の頭につける接頭語 プログラミングの変数・メソッドの命名でよく使う英単語 プログラミング時の「メソッド名」「変数名」の命名で使いそうな英単語を「同じ意味でもニュアンスによって使い分けされるもの」あたりを注意してまとめます。 ログイン・認証 単語 意味 log_in/log_out ログインする/ログオフする
Python: 機械学習における不均衡データの問題点と対処法について - CUBE SUGAR CONTAINER
機械学習における分類問題では、扱うデータセットに含まれるラベルに偏りのあるケースがある。 これは、例えば異常検知の分野では特に顕著で、異常なデータというのは正常なデータに比べると極端に数が少ない。 正常なデータが 99.99% なのに対し異常なデータは 0.01% なんてこともある。 このようなデータセットは不均衡データ (Imbalanced data) といって機械学習で扱う上で注意を要する。 今回は、不均衡データを扱う上での問題点と、その対処法について見てみる。 なお、登場する分類問題の評価指標については、以前このブログで扱ったことがあるのでそちらを参照のこと。 blog.amedama.jp 使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.14.2 BuildVersion: 18C54 $ python
機械学習に使える、オープンデータ一覧 ※随時更新 - Beginning AI
機械学習をやりたいんだけど、データがない！他のデータ使ってみたい！ そんな方のために、機械学習に使えるオープンデータを集めました。 他にも、このデータセットオススメ！というものがあれば、是非ご紹介して頂けると嬉しいです。m(__)m UC Irvine Machine Learning Repository カリフォルニア大学アーバイン校が公開した、データセット。351件のデータセットがあり後述する DATA GO に比べれば少ないが、ほとんどがMachine Learning用のデータ・セットなので、かなりオススメ。 UCI Machine Learning Repository かの有名なあやめの花（iris）のデータセットもここから見ることができます。 国立情報学研究所 情報学研究データリポジトリ データセット一覧 yahoo,楽天,ニコニコなどのデータがあります。 DATA.GO.
セキュリティ大国、日本
なにがすごいって、年金基礎番号がメールの添付ウィルスを開封する程度で流出してしまう事件について、もう誰も驚かないこと。生データが職員の持っていたパソコンごと電車に残されていても、非正規職員が名簿屋に横流ししていても、もう誰も驚かない。信頼ゼロという、ある意味で最強のセキュリティ。 June 1, 2015日本年金機構が125万件の個人情報を流出させるという大事件をやらかしたのだが、世の中の反応は実に冷めている。米国なら集団訴訟待ったなし、欧州なら担当大臣の首が飛んでもおかしくなさそうな事件なのに、日本には冷笑で済んでしまうようだ。かくいう私も冷笑する他にないし、これから自分が被害対象と分かったとしても、冷笑で済ませるだろう。 はっきり言ってしまえば、私達はもう公のセキュリティを信頼していない。日本年金機構は特殊法人だが、そうした対象も含んだ、広い意味での「お役所」に、なんら期待を抱いていな
面倒なデータマイニング作業を時給200円ぐらいでバングラデシュ人に発注してみた:tks(高須 正和)のブロマガ - ブロマガ
先週の金曜に、超会議でお仕事の関係で東京に戻ってきて、そのまま土日はずっとハッカソンをしていた。 疲れ果てつつ充実したハッカソン後 International Space Apps Challenge(以下ISAC)という、NASAが主催しているハッカソンがある。人工衛星の位置データとか、月面や火星の写真とか、その他ものすごい量の様々なデータを世界中のハッカーに解放して、2日間で何か面白いものを開発もらって、宇宙に親しみを持ってね、というハッカソンだ。 いろいろな都市で行われていて、僕は2011年から東京支部に参加している。会場の大きさの限界だった80人はすぐ埋まったようで、シンガポールに行っていて出れなかった去年はもっと大人数で行われたそうだ。 ■NASAのハッカソン いくつかNASAから課題が提示されているのだけど、昔は「好きに何かやってください」みたいなモノが多く、アウトプットも「星
オープンデータ徹底入門
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ITエンジニアがデータサイエンティストを目指すには？
ITエンジニアがデータサイエンティストを目指すには？：ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座（1）（1/2 ページ） それぞれの専門分野を生かした「データサイエンスチーム」を結成すればデータ活用への道は短縮できる。そのとき、ITエンジニアはどんな知識があればいい？ データサイエンティストとして活動する筆者が必須スキル「だけ」に絞って伝授します。 連載バックナンバー はじめに：分析スキルの課題をどう乗り越えるべき？ 昨今では、IT系のメディアのみならず一般雑誌や新聞なども“ビッグデータ”というキーワードを見出しに使っています。この文字を目にしない日がないくらいに多用されていて“バズワード”としてとらえられるケースも少なからずあるようです。 しかし、世界の至る所で――もちろん日本でも、ビッグデータを分析することで新たな知見を見つけて利益を増大した企業や、顧客の購買行動を予測するこ
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機械学習で株価予測～scikit-learnで株価予測②：特徴量選択とデータの標準化、正規化～
データ分析というお仕事のこれまでとこれから(HCMPL2014)