2019-05-04の統計ニュース

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• 京大、ディープラーニングにより精度97%で気候変動を予測する手法を開発 :日本経済新聞

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• XGBoostの概要 - ともにゃん的データ分析ブログ

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• 線形計画法(Linear Programming)の概要とPython, Juliaでの解き方 - MyEnigma

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• GitHub - babeheim/moralizing-gods-reanalysis: analysis code for "Corrected analyses show that moralizing gods precede complex societies but serious data concerns remain"

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• GitHub - pesavage/moralizing-gods: Code used for analyses in Whitehouse, Francois, Savage, et al., "Complex societies precede moralizing gods throughout world history"
• LightGBM 徹底入門 – LightGBMの使い方や仕組み、XGBoostとの違いについて
• Complex societies precede moralizing gods throughout world history | Nature

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• マイクロソフトがドラッグ＆ドロップの機械学習ツールをローンチ、ユーザーはデータを用意するだけ | TechCrunch Japan

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• Google マップ

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• GitHub - databricks/koalas: Koalas: Pandas API on Apache Spark

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• Explained: Futures in Rust for Web Development - DEV Community 👩‍💻👨‍💻
• Peloton Tread review: 5K training on a $4K treadmill - The Verge

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• [タイトルが取得できませんでした]

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• 【キカガク流AI入門セミナー】AIを活用できるビジネスモデルを考えよう！ - connpass
• Ethereumで何を作るべきか？イーロンマスクとのやりとりでヴィタリクが提示した13のアイデア｜Yusuke Obinata (Obi)｜note
• #1 【頭の体操】 機械学習 ✕ 数学： Accuracy と Recall から F-measure を求める｜yusugomori｜note

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• 「日本語版」事前学習モデルELMoを公開しました | StockMark Inc.
• Databricks社がOSS化したSpark用ストレージレイヤ「Delta Lake」について - たけぞう瀕死ブログ
• Microsoft makes a push to simplify machine learning – TechCrunch
• How Netflix uses Python: Streaming giant reveals its programming language libraries and frameworks - TechRepublic

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• Practical guide to hyperparameter searching in Deep Learning
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