常に世界のどこかで誰かが、この世で一番のプログラミング言語は何かというトピックで投稿し、忘れ去られた言語のすばらしい一面や、新しい言語の有用性を主張しています。どうやら、その順番が私に回ってきたのかもしれません。そろそろ私も、プログラミング言語についての自分の考えを皆さんにお伝えしようと思います。 始めに少し言い訳をさせてください。30以上の言語で開発した経験があり、他の人が書いた多くのコードと悪戦苦闘をしてきた開発者でもない限り、「自分の意見には客観性がある」とはとても言えないと思います。そんなわけで、このトピックを取り上げる他の多くの人と同じように、私の意見も偏っています。多くの言語に精通した開発者がこの話題自体を不毛だと感じるのは、このせいかもしれませんね。 要約: すばらしい言語 早速、このブログ限定ということで、私が考える”すばらしい言語”を発表しましょう。 アセンブリ言語： マ
機械学習の問題 については以前に紹介したので、次はどんなデータを収集し、どんな機械学習アルゴリズムを使うことができるのかを見ていきましょう。本投稿では、現在よく使用されている代表的なアルゴリズムを紹介します。代表的なアルゴリズムを知ることで、どんな技法が使えるかという全体的なイメージもきっとつかめてくるはずですよ。 アルゴリズムには多くの種類があります。難しいのは、技法にも分類があり拡張性があるため、規範的なアルゴリズムを構成するものが何なのか判別するのが難しいということですね。ここでは、実際の現場でも目にする機会の多いアルゴリズムを例にとって、それらを検討して分類する2つの方法をご紹介したいと思います。 まず1つ目は、学習のスタイルによってアルゴリズムを分ける方法。そして2つ目は、形態や機能の類似性によって（例えば似た動物をまとめるように）分ける方法です。どちらのアプローチも非常に実用的
「HackerNews翻訳してみた」が POSTD (ポスト・ディー) としてリニューアルしました！この記事はここでも公開されています。 Original article: Fast scraping in python with asyncio by Georges Dubus ウェブスクレイピングについては、pythonのディスカッションボードなどでもよく話題になっていますよね。いろいろなやり方があるのですが、これが最善という方法がないように思います。本格的なscrapyのようなフレームワークもあるし、mechanizeのように軽いライブラリもあります。自作もポピュラーですね。requestsやbeautifulsoup、またpyqueryなどを使えばうまくできるでしょう。 どうしてこんなに様々な方法があるかというと、そもそも「スクレイピング」が複数の問題解決をカバーしている総合技術だ
「HackerNews翻訳してみた」が POSTD (ポスト・ディー) としてリニューアルしました！この記事はここでも公開されています。 Original article: Building a Decision Tree in Python from Postgres data by Gary Sieling 今回は、任意の人物の所得を人口統計データを使って予測する手法をご紹介します。使用するのは20年前の人口統計データです。 この例を用いて、関係データベースの情報から予測モデルを導き出す方法と、その途中で起こり得るトラブルについて触れたいと思います。 このデータの優れた点は、データの作成者が下記のようなアルゴリズムの精度をデータに添付している点です。こうした数値はスモークテストの結果評価に役立ちます。 Algorithm Error -- ---------------- -----
「HackerNews翻訳してみた」が POSTD (ポスト・ディー) としてリニューアルしました！ この記事はここでも公開されています。 Original article: Saying Goodbye To Python by Ian Bicking ずっと先延ばしにしてきた記事を書きます。決別宣言ではなく（ずいぶん前に離れていますし）、ただ自分が歩んできた道を振り返ったに過ぎません。Pythonの世界に別れを告げてずいぶん経つのに、これまでサヨナラを言う勇気がなかったのです。 何年も前にPythonを卒業したとはいえ多少の愛着は残っており、戻る可能性もあると思っていました。PyCon 2013への提議が却下されたことは頭にきましたが（面白い話をしようと思っていたのに！）、この件で自分はもうPythonコミュニティの一員ではないのだと確信しました。 Pythonは私が初めて（もしかした
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