今回は概念の理解にフォーカスしたいので、バリデーションの手法については触れません。特にSecondLevelでのバリデーションについてはいくつか選択肢があり、データの性質によって使い分けが必要なので次回以降書きたいと思います。
続きを読むイベントページに
ゲストのお二人が参加者のポートフォリオを抽選で3名レビューいたします！
との記載があったので、せっかくなので…ということで応募したら、なんと選ばれました！ 85人の前でレビューされる、というプレッシャーもあり、週末の半日くらいを使って必死に埋めました。ときには追い込まれることも必要だと思いました。
続きを読む来週のイベントで「matsumotoryさんkwappaさんからポートフォリオを公開レビューしてもらえる3人」に選ばれたので、ポートフォリオを埋めてた。ちゃんと書くのは大変だったけど、Forkwellだといい感じに表示してくれるので嬉しい。オススメしたい。https://t.co/Oxo80IJ4Ifhttps://t.co/j4mntzJNuW
— ikedaosushi (@ikedaosushi) 2018年10月7日
最近pathlibの便利さが様々なところで語られています。
pathlibの様々な機能は上記の記事やドキュメントを読んでいただければわかるので、今日はその1つに、Pythonのオーバーロードを説明するのに良い機能があるので紹介したいと思います。
続きを読む正式名称はEuropean Symposium on Suicide & Suicidal Behaviourで、自殺行動/自殺予防について学際的な観点から研究された発表やポスターが多い学会です。今年はベルギーのヘントで開催されました。
タイトルは「Regional suicide rates and affecting factors in Japan: an ecological study by using Generalized Linear Model and Machine Learning」です。各都道府県ごとの自殺率と、失業率、中学/高校進学率、一人当たり災害復旧費などの関係について、状態空間モデルとRidge回帰を使って探索的/仮説検証的の両面から検証した研究になります。自分はモデルの設計/実装とグラフの作成を主に行いました。
発表はFirstAuthoのOeくんがしてくれました。この研究のアピールポイントは、この分野では今まで活用が少なかったMachineLearningを活用して仮説探索/検証を行った点だったのですが、現地でも好評で興味を持ってくれた方が多かったようです。
全国の実際の自殺率データを扱って考察を得るのは非常に興味深い体験でした。 今回はマクロな視点からの研究だったので、この研究で得られたことを活かしつつ細かい、具体的な見識を得ていきたいと感じました
