Install Phantomjs on Amazon Linux ec2

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sudo yum install fontconfig freetype freetype-devel fontconfig-devel libstdc++
wget https://bitbucket.org/ariya/phantomjs/downloads/phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2
bzip2 -d hantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2
sudo tar -xvf phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar
sudo ln -s ~/phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2/bin/phantomjs /usr/bin/phantomjs

Finally, 

phantomjs -v

will return 2.1.1

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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。

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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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