機械学習のための仮説検定 | POSTD
統計学者は、さまざまな機械学習のモデルに関して、複雑な推論を行うべく多くの時間を費やしてきましたが、実は、これを完全に一般化できる非常に簡単で単純な方法があります。テストセットにある2つのモデルのパフォーマンスを、対応のあるt検定を使って比較するのです。 以下に詳細を記載します。 ある真の分散 $ (X,Y) $ から独立同分布で導かれた $n$ 対の $ (x,y) $ があるとしましょう。 “機械学習” は、 $ (x,y) $ の例が与えられた時、 $ x $ を使って $ y $ を推定しようとする問題です。 最終的に、 $ y $ の妥当な推定と思われる関数 $ f(x) $ を生成します。 典型的には損失関数 $ L(y,f(x)) $ を有していますが、この損失関数とは、推定がどれほど良好かを表すものです。 推定量は、期待損失 $ L(f)=E[L(Y,f(X))] $ によ
ジョブズも実践したビジネスの結果を向上させるマインドフルネスのやり方と私自身の実体験
0 0 425 0 あなたはマインドフルネスという言葉をお聞きになったことはあるでしょうか？ マインドフルネスとは、簡単に言うと「心が今、起きていることに 100 % 集中する」ことです。 仏教の教えに根ざしたもので、仏教では悟りを開くためにとても重要な概念となっています。 最近、いろんなメディアでもこのマインドフルネスという言葉を目にするようになりました。 マインドフルネスが注目されている背景には、その有効性を示す研究結果が次々と見つかっているということ、そして、そうした根拠を元に Google を始めとした多くの有名企業が研修に取り入れていることなどがあります。 この記事では、記憶力や免疫力、集中力の向上など様々なマインドフルネスの効果とやり方を紹介します。 私自身、ヨガを 15 年、瞑想を 10 年間やってきたことで、アスリートとビジネスマンとしてのパフォーマンスを向上することができ
バグなどの謎の現象に立ち向かうも闇が濃く、どうしても沼から脱出できない時に見るフローチャート - Thanks Driven Life
ご査収ください (2022年12月8日 追記) フローチャートを書き直しました。内容自体は当時のものと同じです。 補足 パフォーマンスの出し方は人それぞれなので「私はこんな感じです」というものです。 とりあえず「なんかやばいな?」と思ったら休む 体調的にはもちろん、「これ結構やばそうだな?」という勘所は大事 15分以上(長くても30分)悩んだら周りに聞いてみる こういう時はだいたい 視野が狭くなっている(簡単なスペルミスだったり) 暗黙知に触れている(業務だとよくある) とてつもない難問にぶちあたっている といったケースなので、仲間にSOSを出した方がチーム全体の進捗も結果的に良くなる、という経験談です。 ちなみに15分の根拠はなんとなくです。 ちなみに、問題に取り組み始めるその瞬間から「15分やってわからなかったら誰かに聞こう」としている場合は、 フローチャートの「30分動いてなかったら
いまさら聞けないLinuxとメモリの基礎＆vmstatの詳しい使い方 - Qiita
さくらインターネット Advent Calendar最終日は、硬派にLinuxのメモリに関する基礎知識についてみてみたいと思います。 最近はサーバーを意識せずプログラミングできるようになり、メモリの空き容量について意識することも少なくなりましたが、いざ低レイヤーに触れなければいけないシチュエーションになった際に、OSを目の前に呆然とする人が多いようです。 基本的にLinux のパフォーマンスについて、メモリをたくさんつめばいいとか、スワップさせないほうが良い とか、このあたりは良く知られたことだと思います。 ただ、なんとなく ps コマンドや free コマンド などの結果を見るだけでなく、もう少しメモリのことについて掘り下げてみてみたいと思います。 メモリとキャッシュ Linux におけるメモリの状態を大きく分けると「使用中のメモリ」「キャッシュ」「空きメモリ」「スワップ」の 4 つに分
Rubyやってます、(`・ω・´)ｷﾘｯ という為に押さえときたいテクニック - Qiita
最近、スタートアップ系や新規開発でRuby(Ruby on Rails)を採用するところも増えてきており、Rubyやってる人がちらほら増えてきた感があるのですが、たま〜にRubyやってて何故それ知らないんだという事もたまにあり、Rubyやってます(`・ω・´)ｷﾘｯ とそれでよく言えるなと呆れる事もありました。。。 そこで、少なくともこれは押さえておいて欲しいテクニックを紹介したいと思います。 クラスメソッド、インスタンスメソッド ★★★★★ これはテクニックではないですが、Rubyで最初に躓いたり、混乱する元の一つなので、Rubyをやっている以上、ちゃんと理解しておくべきことであると思ってます * 定義したClassから見た表 名称 説明
例えば GC を止める・Ruby ウェブアプリケーションの高速化 - 2nd life (移転しました)
最近クックパッドでは、アプリケーションサーバの大半が Rails 2.3 から Rails 3 に置き換わったのですが*1、リリース前のベンチマークの時点ではあまりパフォーマンスが出ず四苦八苦していました。具体的には Rails 2.3 の時と比べ MRI 1.8.7 だとレスポンスタムが200%ぐらい遅い結果でした。Rails 3 になって実装が Merb core を取り入れ疎結合で綺麗になった反面、より多くのオブジェクトと・メモリを利用する様になった影響かと思います。 そこで Ruby インタプリタの変更*2を行い検証をしたところ MRI 1.8.7 (Rails 2.3と比べ) 約200%遅い MRI 1.8.7 -> Ruby Enterprise Edition 1.8.7 2011.03 (tcmalloc 無効) 約180%低速 MRI 1.8.7 -> Ruby Ente
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