今日は基礎的な学習モデルの前処理について学んだ。 ・欠損値の削除・補完方法(dropna、SimpleImputer) ・カテゴリデータの処理(順序特徴量のマッピング、名義特徴量のone-hotエンコーディングとそのデメリット) ・データセットの分割・スケーリング 次回はタイタニックcsvを使って実践をしていく! カグルもやってみたいな。 #ML
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Daily Notes
日々の短い思考・メモのログ。
今日は基礎的な学習モデルの「perceptron」「ADALINE」とKNN・決定木・ランダムフォレスト・ロジスティック回帰を学んだ。 数式は結構読み飛ばした部分多いから次回は深く学んでいく。 ランダムフォレストいいね。 #ML
Reactって複雑でよくわからんって思ってた。 でもjQuery時代に『他人のコードが全く読めない』という問題があって、それを構造ごと解決したのがReactだと知ったら、なんで今の書き方になってるか全部腑に落ちた。技術って歴史から学ぶと急に優しくなる。（全然わかってない😭） https://blog.shinonome.io/react-and-frontend-philosophy/ #WebDev
Reactの発明とフロントエンド思想の変遷
フロントエンド技術の歴史は、「何が辛かったか」の連鎖だ。その中で、Reactはかつてフロントエンド開発の景色を一変させた。 しかし今、htmxやHotwireといった新たな選択肢が注目を集める中で、「Reactはもう不要だ」という声が増えている。 はたしてReactは本当に不要なのだろうか。それとも、私たちはReactが何を解決したのかを忘れてしまっただけなのだろうか。 本記事では、Web黎明期から現代に至るフロントエンド技術の変遷を辿り直し、各技術の功罪と、技術選定において本当に問うべきことを考える。
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成人式だった。久しぶりにみんなと会えたし、同窓会楽しかった。 #Life