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    WWDC25

『hawaii.aist-nara.ac.jp』

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  • MATLAB いくらかのコツ

    5 users

    hawaii.aist-nara.ac.jp/~shige-o

    MATLAB いくらかのコツ 大羽成征 研究の道具としてMATLABを使う人向けに、 ちょっとしたコツの数々を集め、ご紹介していきます。 著作権だのなんだの言いませんので勝手に使うなり、 部分的に参考にするなりしてください。 5. mar 2002 - makeweb で書き直し 目次 目次 プロット プロットのマーカーサイズ、ライン太さ プロットの軸範例などフォント設定 subplot の使い方 ファイル・ディレクトリ整理のスタイル 作業履歴の残し方 タスク script を残しておく ログファイルを残す recorder 構造体」に結果を入れて、セーブする プロット プロットのマーカーサイズ、ライン太さ 両方とも以下のようにして調整できます。 plot(x,y,'ro-','MarkerSize',2,'LineWidth',2) プロ

    • 暮らし
    • 2007/06/08 16:15
    • MATLAB
    • tips
    • ベイジアンってどういう考え方なんだろう - PukiWikiBayesFun

      5 users

      hawaii.aist-nara.ac.jp/~shige-o

      主観確率 † ベイズ推定の世界では全ての確率は主観的な確率(subjective probability)だ とされます。 ふつう確率というのは対象の不確かさを示す量とされるのですが、 ベイズ推定では不確かさはその対象を観察するひとの知識に あるとされるわけです。 観察者のもつ不確かな知識のことを信念(belief)という名で呼ぶこともあります。 例えば、目の前のサイコロの1の目が出る確率 1/6 という数字を そのサイコロの性質である と考えるのが普通の見方。 観察者の知識(予測・信念・期待...どんな言葉で呼んでもいいけど) の不確かさの性質である と考えるのが主観確率の見方 ↑ 事前確率 † 観測者は、研究対象である確率変数 X に関して、 事前確率 P(X) をもっています。 事前確率(prior)とは 観測者が観測以前にもっている信念を確率分布関数で表現したものです。 男A:「や

      • 暮らし
      • 2007/01/06 01:20
      • bayesian
      • Math
      • 内部向け TeX いくらかのコツ

        6 users

        hawaii.aist-nara.ac.jp/~shige-o

        内部向け TeX いくらかのコツ 大羽成征 TeX書きは、私たちの分野では必須のスキルです。 「文章はプログラミング言語じゃねえ、TeXみたいな糞なもの作ったクヌースなんか おりゃおりゃおりゃおりゃおりゃおりゃおりゃってやりたいよね?」 と叫んだT氏の気持ちもわからんでもありませんが、 ちょっとしたコツとか、スタイルとか、そういうのを集めれば少しは幸せになれるかも、 ということで思いつくまま集めてみました。読めーー。 5. mar 2002 - makeweb で書き直し 目次 目次 ダブルスペースは baselineskip 図の貼り付けかたに関するいろいろのこと TeX編 イラストレーター編 MATLAB編 こまめに改行しよう 別行立て数式モードには align を使おう newcommand を definition.tex に集めて inp

        • テクノロジー
        • 2006/11/19 21:44
        • tex
        • ナイーブベイズとは? - PukiWikiBayesFun

          4 users

          hawaii.aist-nara.ac.jp/~shige-o

          ベイズウィキのURLが変わります.http://hawaii.sys.i.kyoto-u.ac.jp/~oba/bayeswiki/index.php?FrontPage 編集用ユーザー名: bayes パスワード:bayes コメントを書くときには、お名前欄に bayes を書き加えてください。 しゃべり場5:議論・雑談はこちら QandA:質問はこちら 情報提供板その一:情報提供 BookReview/ 和書, 洋書 リンク集:お外の様子を伺う (旧) 併設会議場 (旧)テーマ別会議場 ( 確率とは何か? / ベイズ的とはどういうことか? / 機械は意味を理解できるか? / 画像の事前分布とは? / ベイズ的モデルの先端 / 生物はベイズ推定しているか? ) 最新の20件 ナイーブベイズとは? † ベイズ初心者 (2005-12-05 (月) 17:14:00) ナイーブ

          • 世の中
          • 2006/09/29 05:15
          • 確率
          • 数学
          • FrontPage - PukiWikiBayesFun

            6 users

            hawaii.aist-nara.ac.jp/~shige-o

            重要なお知らせ:ベイズウィキのURLが変わります. † サーバーを京都大学に移動することにより ベイズウィキのURLが変わります. 新URLは,http://hawaii.sys.i.kyoto-u.ac.jp/~oba/bayeswiki/index.php で, すでに過去のデータをそのまま移して稼働中です. 以後の閲覧・書き込みは新サイトでおねがいします. ここ,旧サイトはしばらくしたら削除します. ↑ お知らせ † スパム対策に設置した併設会議場のほうのスパムがひどくなってきたので、 スパム対策を強化した本家pukiwiki のほうをメインとするべく整備中です。 2007/05/18 コメントスパム対策のために、合言葉を設定しました。 コメントを書き込むときには お名前欄に自分のハンドル名とともに bayes と半角英字で書き込む ようにして下さい。 2007/05/09 投

            • 世の中
            • 2006/06/23 05:03
            • Statistics
            • misc
            • wiki
            • 判別と生成のモデル - PukiWikiBayesFun

              3 users

              hawaii.aist-nara.ac.jp/~shige-o

              ベイズウィキのURLが変わります.http://hawaii.sys.i.kyoto-u.ac.jp/~oba/bayeswiki/index.php?FrontPage 編集用ユーザー名: bayes パスワード:bayes コメントを書くときには、お名前欄に bayes を書き加えてください。 しゃべり場5:議論・雑談はこちら QandA:質問はこちら 情報提供板その一:情報提供 BookReview/ 和書, 洋書 リンク集:お外の様子を伺う (旧) 併設会議場 (旧)テーマ別会議場 ( 確率とは何か? / ベイズ的とはどういうことか? / 機械は意味を理解できるか? / 画像の事前分布とは? / ベイズ的モデルの先端 / 生物はベイズ推定しているか? ) 最新の20件 長くなってきたので ベイズ的モデルの先端 から独立化させました。 判別と生成のモデル † おおば (2

              • 学び
              • 2006/03/26 13:59
              • NLP
              • FrontPage - PukiWikiBayesFun ベイズウィキ

                17 users

                hawaii.aist-nara.ac.jp/~shige-o

                重要なお知らせ:ベイズウィキのURLが変わります. † サーバーを京都大学に移動することにより ベイズウィキのURLが変わります. 新URLは,http://hawaii.sys.i.kyoto-u.ac.jp/~oba/bayeswiki/index.php で, すでに過去のデータをそのまま移して稼働中です. 以後の閲覧・書き込みは新サイトでおねがいします. ここ,旧サイトはしばらくしたら削除します. ↑ お知らせ † スパム対策に設置した併設会議場のほうのスパムがひどくなってきたので、 スパム対策を強化した本家pukiwiki のほうをメインとするべく整備中です。 2007/05/18 コメントスパム対策のために、合言葉を設定しました。 コメントを書き込むときには お名前欄に自分のハンドル名とともに bayes と半角英字で書き込む ようにして下さい。 2007/05/09 投

                • 暮らし
                • 2005/12/20 02:37
                • bayes
                • ベイズ
                • study
                • PukiWikiBayesFun

                  24 users

                  hawaii.aist-nara.ac.jp/~shige-o

                  重要なお知らせ:ベイズウィキのURLが変わります. † サーバーを京都大学に移動することにより ベイズウィキのURLが変わります. 新URLは,http://hawaii.sys.i.kyoto-u.ac.jp/~oba/bayeswiki/index.php で, すでに過去のデータをそのまま移して稼働中です. 以後の閲覧・書き込みは新サイトでおねがいします. ここ,旧サイトはしばらくしたら削除します. ↑ お知らせ † スパム対策に設置した併設会議場のほうのスパムがひどくなってきたので、 スパム対策を強化した本家pukiwiki のほうをメインとするべく整備中です。 2007/05/18 コメントスパム対策のために、合言葉を設定しました。 コメントを書き込むときには お名前欄に自分のハンドル名とともに bayes と半角英字で書き込む ようにして下さい。 2007/05/09 投

                  • 学び
                  • 2005/12/13 17:22
                  • ベイジアン
                  • 統計
                  • bayes
                  • 機械学習
                  • http://hawaii.aist-nara.ac.jp/~shige-o/cgi-bin/wiki/wiki.cgi?FrontPage

                    7 users

                    hawaii.aist-nara.ac.jp/~shige-o

                    • 世の中
                    • 2005/03/31 09:00
                    • Bayesianって<br>どういう考え方なんだろう

                      64 users

                      hawaii.aist-nara.ac.jp/~shige-o

                      *********** お知らせ *********** YukiWikiによるベイズ統計ファンサイト を開設しました。 このページ「Bayesianってどういう考え方なんだろう」は、 以上のファンサイトへ発展的解消いたします。 どうぞご贔屓に! ********************************* ベイズ理論は、 普通の確率論とは一風異なる確率理論です。 この小文では、ベイズ理論の意味・意義について 私がこれまでに学び、考えたことについて整理を試みます。 とかく、<宗教的信念>のごとくに扱われがちのベイジアン思想ですが そのおかしいところ、よいところなど、基準を明確にして検証していけたら いいな、というのが目標です。 私自身勉強中の身なので定説と異なることを述べていたり、 明らかな間違いもあるかもしれません。 そのつもりでだまされ

                      • テクノロジー
                      • 2005/03/31 08:59
                      • bayes
                      • ベイズ理論
                      • bayesian
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                      • http://hawaii.aist-nara.ac.jp/~shige-o/cgi-bin/wiki/wiki.cgi?%C6%FE%CC%E7%BC%D4%B8%FE%A4%B1%B2%F2%C0%E2

                        25 users

                        hawaii.aist-nara.ac.jp/~shige-o

                        • 暮らし
                        • 2005/03/11 10:25
                        • bayes
                        • algorithm
                        • 学習
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