（英語版）こう言い換えろ→論文に死んでも書いてはいけない言葉３０
Author:くるぶし（読書猿） twitter:@kurubushi_rm カテゴリ別記事一覧 新しい本が出ました。 読書猿『独学大全』ダイヤモンド社 2020/9/29書籍版刊行、電子書籍10/21配信。 ISBN-13 : 978-4478108536 2021/06/02 11刷決定 累計200,000部（紙＋電子） 2022/10/26 １４刷決定 累計260,000部（紙＋電子） 紀伊國屋じんぶん大賞2021 第３位 アンダー29.5人文書大賞2021 新刊部門 第１位 第２の著作です。 2017/11/20刊行、４刷まで来ました。 読書猿 (著) 『問題解決大全』 ISBN:978-4894517806 2017/12/18 電書出ました。 Kindle版・楽天Kobo版・iBooks版 韓国語版 『문제해결 대전』、繁体字版『線性VS環狀思考』も出ています。 こちらは１０刷
主座標分析について簡単に紹介するよ！ - ほくそ笑む
今日は主座標分析(Principal Coordinate Analysis; PCoA)の紹介を簡単にしたいと思います。 主座標分析は古典的多次元尺度構成法(Classical Multidimensional Scaling; CMDS)とも呼ばれる統計解析手法です。 この解析手法を使用する主な目的は、高次元のデータを2次元や3次元に落として視覚化したいという時に使います。 以前紹介した主成分分析と同じような感じですね。*1 主成分分析との違いを簡単に言うと、主成分分析はユークリッド距離をなるべく保ちながら低次元に落とす方法ですが、主座標分析はユークリッド距離だけでなく、他の距離や類似度*2が使えるという点にあります。 例えば、ユークリッド距離の代わりに相関係数を使えば、相関の高いもの同士が近い配置になるようなプロットを作ることが可能です。 データを用意する さっそくやってみたいのです
多次元尺度構成法イントロダクション - kohta blog
ちょっと多次元尺度構成法について理解する必要があったので簡単なまとめです。 多次元尺度構成法とは、多数の多次元点間の距離データのみが与えられたときに、その距離を再現するような空間(座標系)を逆算する手法です。(多次元)座標値が与えられれば距離は自由に計算できますが、距離だけが与えられた場合に座標値を計算するのは直感的には中々できません。 今、n個の点がありそれぞれの点間の個の距離がデータとして与えられたとします(はゼロです)。空間の次元をqとし、未知のn個の座標ベクトルを、それらを縦に並べた行列を とします(tは転地記号)。また、点間の距離はユークリッド距離 とします。 ここで という行列を考えます。もし何らかの形で距離データからBを求めることができれば、Bを対角化し固有値の平方根をとることで、を求めることができます。の成分は (a) であり、距離行列の成分と比べて次のような関係にあること
Gumap! 地点データ作成サービスへようこそ！
Gumap！は、Googleマップを活用した無償サービスです。 現在、「GumapMaker 地点データ作成サービス」をご利用いただけます。 CSVテキストでの入出力が行えるので、ExcelやAccessとの連携が容易です。 また、AIR版ではPC上にデータベースファイル(SQLite)を作成してデータを管理するので、 Web版より多種多様な地点データを一括管理する事が出来ます。 さらにAIR版ではマッピングした地図画像をファイルに保存する事が出来ます。 Web版の動作には、Flash Player 10以上です、ページ下部をご確認下さい。 Gumap! の基本機能は？ GumapMaker 地点データ作成サービス 住所から地点の検索 ランドマーク（駅、公共施設、その他）から地点の検索 地点から住所の検索 地図にマーカーを置く 住所、地点から緯度経度を取得する 住所、地点をリス
（常勝経営）ビッグデータ 日本は遅れている!?ビッグデータがもたらす、情報社会の民主主義
日本は遅れている!? ビッグデータがもたらす、情報社会の民主主義 今年になって「総務省が情報通信技術戦略のテーマに、ビッグデータの活用を選ぶ方針を固めた」という記事が新聞各紙に掲載された。欧米諸国に比べてビッグデータの活用が遅れていると指摘されている日本政府も、そろそろと重い腰を上げてビッグデータ活用に向けて動き出したという印象である。ここでは、ビッグデータ活用へ向けて動き出した政府機関の取り組みとその影響について考えてみたい。 政府に必要なのは貴重なデータを公開すること 今回の総務省の取り組みは、2020年ごろまでに重点的に取り組む情報通信技術戦略のテーマとして「ビッグデータの活用」を選択し、総務相の諮問機関である情報通信審議会のICT基本戦略ボードにおいて、ビッグデータの利用がどのような経済効果を生み、社会をどう変えるのか、などを検討するというもの。3月までに技術や制度上の課題と解決
データフロー図 (DFD) の概要
by Scott W. Ambler, Copyright 2003 データフロー図は1970年代後半に提案され、構造化分析と設計(Gane and Sarson 1979)において普及しました。DFDでは、外部エンティティからシステムへのデータの流れ、プロセスからプロセスへのデータの流れ方、そしてその論理ストレージを表します。図1は、GaneとSarsonの記法によるDFDの例です。シンボルは4つしか出てきません。 四角形は外部エンティティを表します。これはデータの移動元または移動先になります。 角の丸い四角形はプロセスを表します。プロセスは、入力としてデータを受け取り、何かを行なって、それを出力します。 矢印は データの流れを表します。電子データでも物理的なものでもかまいません。 右端の開いた長方形はデータストアを表します。データベースやXMLファイルといった電子的なものも、ファイルキ
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