診断学の方法論 - レジデント初期研修用資料
お客さんの知らない技術を使って、「こんなことをやりませんか？」と提案しようにも、 それを知らない人には、そもそも未知技術の使いかたが分からない。 知らない人の「こんなことがしたい」という欲求は、たいていの場合漠然としすぎていて、顧客と技術者と、 どれだけ長い時間語り明かしても、顧客の側からは、「こうじゃない」ばかりが増えていく。技術者の求める「これが欲しい」は、なかなか聞き出せない。 「お客様本位」はうまくいかない 顧客というのは基本的に「無知」であって、だからこそ「技術者」という、技術に対する知識を持った人が必要になる。 ところが「お客様本位の交渉」という考えかたは、顧客の側にも技術者の側にも、 お互いに何か「分かっているものがある」ことが前提になっているところがあって、新しい技術を扱う業界には、 しばしばそんなものは存在しないから、要件定義が迷走する。 診断学の考えかた 医療の業界には
クラスタリングの定番アルゴリズム「K-means法」をビジュアライズしてみた - てっく煮ブログ
集合知プログラミング を読んでいたら、K-means 法（K平均法）の説明が出てきました。K-means 法はクラスタリングを行うための定番のアルゴリズムらしいです。存在は知っていたんだけどいまいちピンときていなかったので、動作を理解するためにサンプルを作ってみました。クリックすると１ステップずつ動かすことができます。クラスタの数や点の数を変更して、RESET を押すと好きなパラメータで試すことができます。こうやって１ステップずつ確認しながら動かしてみると、意外に単純な仕組みなのが実感できました。K-means 法とはK平均法 - Wikipedia に詳しく書いてあるけど、もうすこしザックリと書くとこんなイメージになります。各点にランダムにクラスタを割り当てるクラスタの重心を計算する。点のクラスタを、一番近い重心のクラスタに変更する変化がなければ終了。変化がある限りは 2. に戻る。これ
プログラマの嫁が知るべき97のこと - Cube Lilac
まとめ第2弾。個人的には プログラマが知ろうが知るまいがどうでもいい97のこと - Togetter に期待していたのですが、これは 97 個揃えるのはちょっと無理ゲーのようです。尚、ここ最近の一連のまとめの元ネタは プログラマが知るべき97のこと です。類似ネタの プログラマが知るべきではない97のこと、プログラマが体験するべきではない50のこと も併せてどうぞ。 切りのいい数字とは 2進数です 片手で 31 まで数えられる 万能じゃない "パソコン"に強くない プログラマだからといって Office シリーズに精通してるわけじゃない あ、その作業は事務のお姉さんの方が得意だと思います カナ入力に変えたら必ずローマ字入力に戻しとけ プログラムの GC は得意でも部屋の GC は得意でない マルチスレッド処理は書けてもマルチスレッド処理はできない Amazon で買っているのは技術書だから
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NLP関係のリソースまとめ - nokunoの日記
