【統計分析】機械学習・データマイニング6

1 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/02/17(水) 04:45:30.41 ID:lcb5E1iU.net] 何でもいいので語れ ■関連サイト 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」 ibisforest.org/index.php?FrontPage ※前スレ 【統計分析】機械学習・データマイニング5 peace.2ch.net/test/read.cgi/tech/1439302488/ 700 名前：0.net mailto: alphaGo は結局 CNN の凄さを証明したってことだよな。 ボードゲームにおける強化学習は以前からあったわけだし、CPU 1200個がどうとか騒いでるけどそこじゃないんだよなー。 [] [ここ壊れてます] 701 名前：デフォルトの名無しさん [2016/03/26(土) 12:39:01.86 ID:IZTAO8Af.net] アルファ碁で証明したのはむしろGPUの凄さだろ 702 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/26(土) 12:45:22.75 ID:2rcsSQmm.net] 押し入れにしまっておいた俺のGTX590が火を噴く時が来たようだな・・・ 703 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/26(土) 12:45:27.32 ID:dZbnyqL0.net] >>680 GPU なんて conv の効率をあげるための道具じゃん。囲碁みたいな探索の限界をパターン認識で打ち破ったってはなしだろ？ 704 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/26(土) 13:10:32.41 ID:wy06Jqqd.net] >>682 探索で次の手を決めていたのをパターン認識して決めるようにした点が画期的だな 後だしで誰でもできるというのは簡単 まさにコロンブスの卵 705 名前：デフォルトの名無しさん [2016/03/26(土) 13:13:11.80 ID:CpFrAd7A.net] GPUがすごくて勝ったわけではない 706 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/26(土) 13:19:49.95 ID:6K7g/Aeu.net] >>683 いや、おれはそれが言いたかったんだけど伝わってなかったみたいだな。 アイデアはすごいと思うよ？ ぶっちゃけ大量の GPU, CPU を使ってうまくやったってのは自分らの分散処理技術の自慢のために言ってるくらいだと思うわ。 つまり tensorFlow を考案した Jeff Dean すごいってこと。まぁ大抵の人はそんなこと知らんし興味ないと思うが 707 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/26(土) 14:37:31.06 ID:CWJFijZX.net] >>685 なんでそこでcnnじゃなくて1ライブラリに過ぎないtensorflowが凄いことになるのか tensorflowを考案したとか言ってるし、本当に分かってないな 708 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/26(土) 15:03:08.84 ID:wss6oN39.net] データサイエンスのことについての質問はこのスレでしてもいいですか？ 709 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/26(土) 15:06:03.81 ID:5ERGa5Rk.net] 就職の話は教務課か先輩に聞いてｗ 710 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/26(土) 15:09:34.99 ID:JwxqMTgn.net] 何故就職の話になるのか 711 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/26(土) 15:14:07.08 ID:xhbOaTpz.net] >>675 スレの扱う技術が広すぎて元々噛み合わない感じのスレだったけど、 今の状況はこれがブームなんだな、と感じる。 >>687 機械学習に関係ある内容なら別に良いのじゃないの、答えられることなら答えるよ。 712 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/26(土) 15:15:44.40 ID:rHyYMgKH.net] >>689 このスレにいるのはマイニング専門家じゃなくて 授業でちょっとライブラリ使ってみただけのシロート学生ばかりだから 713 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/26(土) 15:16:04.25 ID:6K7g/Aeu.net] >>686 だからそれはGPUやらの計算リソースのおかげっていう意見に対して言ってるんだよ。 cnnやらパターン認識、そのアイデアがすごいってのは 679、682、685で述べた。 714 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/26(土) 15:19:49.84 ID:JwxqMTgn.net] このスレ学生しかいないの？ そんなわけないだろ 715 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/26(土) 15:31:15.36 ID:9BrEEqx9.net] >>685 現時点で公開されてる tensorflow は gpu の分散処理に対応してないぞ、複数枚の gpu がコードレベルで指定できるだけな。 716 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/26(土) 15:37:54.75 ID:6K7g/Aeu.net] >>694 おれはalphaGoの話をしてたんだよおおおおおおおおお 717 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/26(土) 15:39:46.40 ID:6K7g/Aeu.net] alphaGoが分散学習にtensorFlowを使ってるってのを知らないんなら俺の言葉足らずだった。すまんな 718 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/26(土) 15:41:08.83 ID:HQzdiZ8w.net] 学生っていいよなー 教授に授業受けられるのが羨ましい 719 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/26(土) 15:44:06.58 ID:9BrEEqx9.net] >>696 恥ずかしいだけだからもうやめとけ 720 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/26(土) 15:48:51.78 ID:xhbOaTpz.net] >>696 TensorFlow の分散処理への展望は先月くらいに Google がドキュメント出したばかりだよ Google 社内で使ってるものは凄いのだろうけど、入手できる TensorFlow はそんなに凄く 721 名前：ない [] [ここ壊れてます] 722 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/26(土) 15:49:43.88 ID:6K7g/Aeu.net] >>698 alphaGoが公開版のtensorflow使ってるわけないだろ。恥ずかしいのはどっちだよ。じゃあな 723 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/26(土) 15:50:50.62 ID:qQAx6Vq7.net] 逃げた www 724 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/26(土) 15:51:46.94 ID:rUzTkhT3.net] 言ってること滅茶苦茶だなこいつ 725 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/26(土) 16:37:00.49 ID:kq0fQDe6.net] データサインエスはどんな本を勉強したらいいの？ 726 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/26(土) 17:27:37.31 ID:UcwksJW7.net] 2ch 727 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/26(土) 17:58:19.05 ID:/4qgCglG.net] >>697 courseraとかudacityの講義受けると学生気分になるよ。機械学習、deep learningとかもある 728 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/26(土) 18:21:54.64 ID:gGHsutqG.net] PRML高いからとりあえずWeb上で勉強してから購入を検討したいんだけどなんかいいWebサイトない？ 729 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/26(土) 18:24:54.79 ID:gpPb7S0c.net] >>706 >>705 730 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/26(土) 18:41:55.04 ID:QlYoXARq.net] PRMLの英語版ペーパーバッグなら去年3921円で買った。 今見たら7999円が最安だった。 何があったんだ一体。 ちなみにペーパーバッグは全部モノクロ印刷なので 色で意味分けしてるグラフとかはカンで見分けるしかないｗ だいたい分かるどね 731 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/26(土) 18:50:14.55 ID:3rsM3tjt.net] >>706 そのくらい買え 732 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/26(土) 19:20:02.81 ID:FUCiHVHf.net] なんてこった 733 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/26(土) 20:41:09.98 ID:xDnlGzmA.net] >>703 これ、よろしく 734 名前：デフォルトの名無しさん [2016/03/26(土) 20:56:01.67 ID:pFc9XIDk.net] SOINN 735 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/26(土) 21:41:39.97 ID:mAngjTpJ.net] >>706 そんなときは図書館にリクエストですよ(´・ω・｀) 736 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/26(土) 21:53:12.36 ID:xDnlGzmA.net] >>706 (Why do not you ask Google?) 737 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/26(土) 22:40:22.01 ID:k90hr3W7.net] データサイエンティストってどうやってなるの？ Rやpython使う会社でキャリア積んで統計学の知識つければなれる？ 738 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/26(土) 22:42:32.29 ID:mAngjTpJ.net] >>706 統計的学習の基礎 ―データマイニング・推論・予測― https://www.amazon.co.jp/dp/432012362X/ref=cm_sw_r_cp_awd_2gP9wbYJ4HKXZ 739 名前：デフォルトの名無しさん [2016/03/26(土) 22:44:17.55 ID:2fM3YmW1.net] SOINN 740 名前：デフォルトの名無しさん [2016/03/26(土) 23:09:49.86 ID:XxbX2czo.net] >>714 Why don't you ask Google? だろ。 何か変。 Why do you NOT ask Google? とでもいいたかったんだろうな。 9割型は前者を使う。 741 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/26(土) 23:20:15.61 ID:xDnlGzmA.net] >>718 pdfネットに転がってるといいたかったｗ 742 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/26(土) 23:24:58.20 ID:mAngjTpJ.net] >>715 数学を究める、これぞ最上の道也 743 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/26(土) 23:28:46.97 ID:k90hr3W7.net] >>720 そうは言っても机の上で統計学の本を読んで理解をしても実際の現場で使えるかと言ったらNOじゃないのか？ 744 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/26(土) 23:29:50.43 ID:xDnlGzmA.net] >>715 インターネッツでちょと調べたけど幅広い。対象となる分野によって違う感じ。統計もそうだけど 745 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/26(土) 23:48:11.42 ID:wy06Jqqd.net] インフォメーションとインテリジェンスの違いだな 746 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/26(土) 23:58:26.33 ID:k90hr3W7.net] >>722 俺もそんな印象持った あとデータサイエンティストと言ったらこれ、って感じの像というかそういうのがよくわからなかったわ なんか本でも読めばわかるんかな このスレで知ってる人がいたら 747 名前：聞いてみたかったんだがな [] [ここ壊れてます] 748 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/27(日) 00:03:40.76 ID:nD0gr0cq.net] うちの会社にも業務でデータ分析やってる人いるけどサイエンティストというより完全にコンサルだよ 結果を客に理解させられないと意味がないからアルゴリズムも簡単なものしか使わない 749 名前：デフォルトの名無しさん [2016/03/27(日) 00:04:54.86 ID:v5nCxnY5.net] >>721 それなら、amazonに転がってるcookbook系の本で十分だよ。 プログラミングなんてデータマイニングするツールに過ぎない。 行き着くところは数学の世界だ。 アルゴリズムについてアカデミックに扱ってる書籍だ。直接データマイニングやお金に直結する訳ではないがアルゴリズムのバイブル的な書籍。レベルとしてはその特定分野にたけた大学院レベルぐらいかな。 MITから出版されてるやつ ・Introduction to Algorithms www.amazon.co.jp/Introduction-Algorithms-Press-Thomas-Cormen/dp/0262533057 何故か分からんが、書籍のほぼ全文が 中国科学技術大学のホームページに公開されてるw コピーライト違反だろ↓w staff.ustc.edu.cn/~csli/graduate/algorithms/book6/toc.htm 750 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/27(日) 00:21:46.57 ID:tkmpFZ6W.net] >>725 コンサルって資格のないやつはいくら知識、技術があってもなれないじゃん 751 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/27(日) 00:26:06.84 ID:GXEmQYAP.net] ビジネス向けの手引ならオライリーの「実践機械学習システム」がおすすめ アルゴリズムばかりに目を奪われて見失いがちなところをフォローしてくれる良書 752 名前：728 mailto:sage [2016/03/27(日) 00:38:54.92 ID:GXEmQYAP.net] すまん別のとタイトル間違えた 正しくはオライリーの 戦略的データサイエンス入門 753 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/27(日) 00:44:25.36 ID:YOyz7BtG.net] >>721 理論と実践は車の両輪ですよ(´・ω・｀) 754 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/27(日) 00:49:24.82 ID:tkmpFZ6W.net] >>730 どうやって実践するの？ 755 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/27(日) 00:52:00.57 ID:YOyz7BtG.net] >>726 翻訳版と入門版があるね アルゴリズムイントロダクション 第3版 総合版 (世界標準MIT教科書) https://www.amazon.co.jp/dp/476490408X/ref=cm_sw_r_cp_awd_M-Q9wbKSD82HE アルゴリズムの基本 https://www.amazon.co.jp/dp/482228543X/ref=cm_sw_r_cp_awd_H.Q9wbKHBREFS 756 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/27(日) 01:05:57.76 ID:BC190Wq5.net] >>721>>731 「化学とは試験管について学ぶことではない」 757 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/27(日) 01:21:07.96 ID:xd5e8VZk.net] 何か暫くこないうちに入門スレになってるなw >>729 悪い本じゃないけど、冗長過ぎるわ… 758 名前：デフォルトの名無しさん [2016/03/27(日) 01:54:23.14 ID:v5nCxnY5.net] >>732 学生の頃、初版を読んだけどアルゴリズムを勉強するには最高の一冊だな。 速効性(これを生かして直ぐにデータマイニングのプログラム組む)はないが、アルゴリズムを根本からディープに学ぶことが出きる。 759 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/27(日) 02:06:14.59 ID:4nym3yHD.net] おまいらって高学歴の集まり？ 上で出てる本は駅弁卒の雑魚な俺でも理解できる内容？ 760 名前：デフォルトの名無しさん [2016/03/27(日) 02:09:31.60 ID:v5nCxnY5.net] >>736 高学歴じゃない。 大学中退したよw 761 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/27(日) 03:42:30.52 ID:xd5e8VZk.net] >>736 上で出てるオライリー本「戦略的データサイエンス入門」は内容は易しい、長文が苦痛でないなら。 「実践機械学習システム」は python 知識必須。 どちらも数学は必要最小限なので苦手な人には良いかも 762 名前：デフォルトの名無しさん [2016/03/27(日) 05:03:17.16 ID:v5nCxnY5.net] >>721 scientist(科学者)とengineer(エンジニア)の違いだな。 映画『アポロ13』の中で、月に向かう途中でメインエンジンの一 763 名前：つが爆発した時に、LEM(月面着陸モジュール)で月の自由帰還軌道を利用して最小限のリスクで地球へ生還させるためのシーンで、グラマン社の設計者(LEMの設計者)が、 『LEMは月面着陸のために設計したもので、地球まで再突入するためのものじゃない』 と言ったシーンで、 当時のNASAのフライトディレクターであるジーン・クランツは 『我々は不幸にも月面に着陸できなかった。』 『LEMがどのように設計されたか、というよりも何ができるのかということが重要なんだ』 要は基礎となる自然科学や理論は必要だし、理解していることは大前提の上で、実際の現場で問題に直面した時に問題を解決する上でどのような『手順』で行って行くのがベストなのかを考えるのがエンジニアでしょうね。 そこが科学者(scientist)とエンジニアの決定的な違いだと個人的に思った。 エンジンがスタートしない。 ↓ ガソリンは入ってる？→No→給油しろ ↓yes バッテリー上がってないか→yes充電しろ ↓no セルモーターがいかれてないか？ ↓no 配線はきちんと通電できるのか→no配線を修理しろ ↓yes 本当にガソリンは入ってるか！ 残燃料ゲージが指し示している表示は本当に合ってるのか？！ 実際にガソリンを入れてみて 再度キーを回してみろ！ [] [ここ壊れてます] 764 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/27(日) 07:05:54.10 ID:YNEtg2Zn.net] >>715 うちは製造業で市場品質を担当してるけどだけど「データサイエンティスト」という職種は無いが 「分析者」と見なされる仕事はある。 後者は市場品質を担当する部署にいて、通常業務 (例：お客様の声、市場品質の把握) を 担いながら色んなツールを使ってお客様先での商品品質を把握して現行製品や次期製品の 開発に反映させる。 ツールはExcelやVBAでも構わない。説得力のあるアウトプットがでれば何でも良く、その意味では 実現方法（言語やロジック）は問わない。「RやPython」を知ってても評価はされない むしろ大事なのはお客様先でのお客様の仕事の知識、自社商品を作る仕事やその流れの知識 になってくる。必要なスキルは分析対象のデータを業務システムから手に入れる交渉力や、 分析結果をもとに製品の企画者や開発者や、役員をうごかす説得力のあるストーリー作りが大事。 765 名前：デフォルトの名無しさん [2016/03/27(日) 08:18:05.93 ID:XC+49Ww2.net] SOINN 766 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/27(日) 11:07:03.98 ID:DUHYHdzW.net] >>733 なにか面白いことを言ったつもりｗ 767 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/27(日) 11:09:23.41 ID:DUHYHdzW.net] アルゴリズムイントロダクションスレチだろ、扱う範囲が広すぎる 768 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/27(日) 11:12:41.71 ID:DUHYHdzW.net] まとめると データサイエンスはコンサルの飯の種、それ以外の人は勉強しても食えないということで 769 名前：デフォルトの名無しさん [2016/03/27(日) 11:36:47.71 ID:v5nCxnY5.net] >>744 別にデータサイエンスをコンサルになるための種だけじゃないよ。 例えば俺は競馬予想と株式市場(現物)で個人的に利用している。 770 名前：デフォルトの名無しさん [2016/03/27(日) 11:43:03.99 ID:v5nCxnY5.net] >>727 何でコンサルにそこまでこだわるの？ コンサルになることが目的になってないか？ 771 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/27(日) 11:53:31.44 ID:eRwo12X5.net] >>746 くえなきゃ、趣味になるがｗ 772 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/27(日) 11:54:04.16 ID:eRwo12X5.net] >>745 詳しく教えてくれ 773 名前：デフォルトの名無しさん [2016/03/27(日) 11:55:50.49 ID:v5nCxnY5.net] >>743 スレ違いじゃないだろ。 むしろ扱う範囲が狭すぎて内容がディープ過ぎるかも。 前にも言ったけど、実務には直結しないけど、 774 名前：行き着くとこはそこなんだよな。 個人的感想だけど。 [] [ここ壊れてます] 775 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/27(日) 12:02:38.99 ID:eRwo12X5.net] >>749 根拠無しｗ 776 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/27(日) 12:03:17.43 ID:7k9UeBou.net] 前後の文脈無しにデータだけポンと渡されて結果出すだけの仕事も無くはないみたいだけど、そんなの面白いかね ビジネスでやりがいを求めるならその前後の部分にも積極的に関わっていくことになるわけで、必然的にコンサルみたいになっちゃう 777 名前：デフォルトの名無しさん [2016/03/27(日) 12:07:02.81 ID:v5nCxnY5.net] >>747 俺の目的はデータを使って金儲けすること。 この一択のみ。 もともと、プログラムなんて殆ど組めなかった。 お金に直結してるわけよ。 食えてるかどうかは想像に任せるよ。 巷では、pythonが良いとか、R言語が良いとか、Javaが良いとか、いろいろと言われてるが、 核となる部分は自分でRで書いた方が良いと思う。 今あるデータをもとに解析するだけなpythonがやりやすかった。 >>750 何とでも言ってくれ。 もうすぐ、中山6Rが始まるんでここで失礼します。 778 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/27(日) 12:13:59.64 ID:ZVkuBwfb.net] 中山って誰だよ 779 名前：デフォルトの名無しさん [2016/03/27(日) 12:16:52.93 ID:v5nCxnY5.net] >>751 >前後の文脈無しにデータだけポンと渡されて あるあるw 競馬でもインチキ予想業者が使う手法だなw データだけポンと出してこれ買い続けたらプラス回収になるとか言ってるが、 どのようにしてデータを集めて(期間、条件等)、きたかが重要なんだよな。 780 名前：デフォルトの名無しさん [2016/03/27(日) 12:20:14.79 ID:v5nCxnY5.net] >>753 中山競馬の6レースだよ。 中山5R荒れたなw 3連単1,995,140円馬券かよw 人工知能プログラムでは予測不可能だったw 781 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/27(日) 12:54:24.79 ID:Zo2gT2ed.net] >>755 月間の回収率はどのくらいですか？ 782 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/27(日) 13:05:37.33 ID:ZVkuBwfb.net] >>755 その週の芝の手入れをする担当者のデータとかも入力すんの？ 783 名前：デフォルトの名無しさん [2016/03/27(日) 13:14:04.82 ID:v5nCxnY5.net] >>756 昨年の年間回収率で、164.27% 投票金額 60,006,600円 払戻総額 98,572,990円 因みに先月単月の回収率は65% 投票金額(2月) 7,299,900円 払戻金額(2月)11,230,620円 回収率150%程度だと儲かっても食えないといわれるが、投資額が少なければ少ないほど回収率を上げないと厳しい話。 784 名前：758 [2016/03/27(日) 13:19:32.04 ID:v5nCxnY5.net] >>756 間違ったw 払戻額と投票金額が逆だった。 因みに先月単月の回収率は65% 投票金額(2月) 11,230,620円 払戻金額(2月) 7,299,900円 785 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/27(日) 13:37:51.61 ID:4nym3yHD.net] データサイエンスに関する本何冊か読んでるけどみんな院卒の高学歴ばっかりなんだけど 本格レベルの人がそれなだけで普通の大卒とか文系出身とかもおる？ 786 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/27(日) 13:45:28.36 ID:7k9UeBou.net] ユーザー企業でマーケティング分析とかやってる奴は文系で数学わかりませんとか普通にいる 787 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/27(日) 13:47:20.81 ID:sK3Xcpfj.net] >>758 税金払ってる？ 788 名前：758 [2016/03/27(日) 13:47:26.84 ID:FpW22nZt.net] >>760 俺は院卒どころか、大学中退してるけどデータサイエンス系の本は読みまくった。 上に書いたMITから出版されるやつは、初版のやつんボロボロになるまで読みまくった。 789 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/27(日) 13:59:26.24 ID:Zo2gT2ed.net] >>758 もし本当だったらすごいね。 790 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/27(日) 14:08:34.44 ID:ivB9LOFB.net] >>755 モンテカルロ碁のように乱数要素を入れるのがいいね 791 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/27(日) 14:20:31.51 ID:YhSctjQX.net] >>763 その中からオヌヌメの本教えてチョンマゲヾ(＠⌒ー⌒＠)ノ 792 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/27(日) 14:22:27.28 ID:lpgeqyEn.net] >>759 > >>756 > 間違ったw > 払戻額と投票金額が逆だった。 > 因みに先月単月の回収率は65% > 投票金額(2月) 11,230,620円 > 払戻金額(2月) 7,299,900円 単月では赤字ってことか やっぱりギャンブルだな 793 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/27(日) 14:28:03.50 ID:Zo2gT2ed.net] >>767 恐らく嘘だと思われる。 794 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/27(日) 14:28:31.62 ID:MssBzCAo.net] >>715 エンジニアとアナリストの中間ぐらいに位置する データアナリストのカリフォルニアでの方言だと Quoraに書いてあった 795 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/27(日) 14:33:34.92 ID:MssBzCAo.net] >>760 大学で学ぶ工学分野の中では最も簡単な分野の１つだぞ 796 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/27(日) 14:34:07.21 ID:sK3Xcpfj.net] >>758 高松宮記念は何買うの？ 797 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/27(日) 14:37:25.76 ID:MssBzCAo.net] >>727 「Webサイトを作るついで」ぐらいにまで落ちる方へ賭ける 798 名前：758 [2016/03/27(日) 14:38:28.42 ID:M4weYRLh.net] >>765 色々試したけど、遺伝アルゴリズムは結構使えるな。 擬似乱数使ったりしてみたけど、 意外や意外、巷でよく使われてる線形代数のライブラリーNumPyやSymPyが役に立った。 プログラミングスキルのない俺でも簡単にコードの維持管理がしやすい。 799 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/27(日) 14:39:24.49 ID:MssBzCAo.net] SymPyなんて何に使うんだ？ 800 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2016/03/27(日) 14:47:42.30 ID:MssBzCAo.net] 擬似乱数ってなんだよ。モンテカルロ実験なんだから擬似乱数だろ ガイガーカウンター使って放射線でも測定する気か

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