モッツァレラチーズ

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定番すぎて今まで掲載していなかったモッツァレラチーズ。125gで0.54EUR、およそ70円というお手軽さ。気軽に食べられてとてもおいしいフレッシュチーズ。18世紀のサレルノで生まれたらしい。先日、アマルフィへ行くときに、電車からフェリーの乗り換えで降りたところだ。



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株式会社GAIAの説明会で驚いた - パチンコホールの売上や給与 -

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2015年7月17日
株式会社ガイアの新卒説明会に行った。パチンコ業界の大手企業だ。いったいどのような雰囲気だろうか、どんな人が来るのだろうかと思って興味深かった。

説明会の会場は狭い部屋で、学生は僕の他に男が二人、女が一人。社員は男女が一人ずつ来ていた。

説明会では、社員による説明と、パチンコというエンターテイメントの基本理念を考え、そのために新たにどんな試みをするべきか考えるグループワークがあった。

説明の中で、いくつか発見や驚いたことがあったので、既に一ヶ月近く前のことだが、資料とメモを参考に綴った。この記事は書き終わって数えてみたら、4000文字ある。原稿用紙10枚分だ。ちょっと長い。

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Python機械学習scikit-learn入門 SVMの学習とクロス・バリデーション (K-fold)

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すごく基本的な例

訓練データベクトルxからスカラーyを推定する分類器を作る。k-foldのクロス・ヴァリデーションで成績を見る。
Source codeimport numpy as np from sklearn import cross_validation from sklearn import datasets from sklearn import svm from sklearn.cross_validation import KFold X = np.array([[0,0,1],[0,3,0],[9,0,3],[1,2,-1],[-4,8,3]]) y = np.array([1,1,1,0,0]) X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=0) kf = KFold(5, n_folds=3) for train, test in kf: X_train, y_train, X_test, y_test = X[train], y[train], X[test], y[test] clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1).fit(X_train, y_train) score = clf.score(X_test, y_test) print(score)

データ数は五個。3次元ベクトルをスカラーに返す次の関数fを学習させる。データは適当。他のオプションはよく調べてない。あくまでも、とりあえず使ってみただけ。

f([0,0,1]) = 1
f([0,3,0]) = 1
f([9,0,3]) = 1
f([1,2,-1]) = 0
f([-4,8,3]) = 0

学習の際は、yは1だけ、0だけとかダメ。2個以上の値 (クラス) をいれる。そうしないと、
ValueError: The number of classes has to be greater than one; got 1
とクラスが1個しかないと怒られる。

クロス・バリデーション (K-fold) クロス・バリデーションは手許のデータのうち、…
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