モンティ・ホール問題をJupyterでシミュレーション - めもめも
モンティ・ホール問題とは？ [問題] 「プレイヤーの前に3つのドアがあって、1つのドアの後ろには景品の新車が、2つのドアの後ろにはヤギ(はずれを意味する)がいる。プレイヤーは新車のドアを当てると新車がもらえる。プレイヤーがドア1を選択した所、モンティはドア3を開けてヤギを見せた。 ここでプレイヤーは、ドア2に選択を変更しても良いと言われる。プレイヤーはドアを変更すべきだろうか？」 答えをいうと、プレイヤーはドアを変更した方が景品を貰える確率は高くなります。最初に選んだドアが正解の確率は 1/3 ですが、ドアを変えた場合、正解の確率は 2/3 になります。数学的な証明は、こちらにあります。 enakai00.hatenablog.com しかしながら、数学的な証明はさておき、直感的には確率が2倍になるとはなかなか理解できず、Wikipediaによると、かつて、この問題についての大論争が巻き起
現代のエンジニアのための強力なメモ帳 Jupyter notebookのすゝめ - クックパッド開発者ブログ
会員事業部の有賀(id:chezou)です。 今年一年、社内では勝手に"Jupyterの伝道師"を標榜してJupyter notebookの普及活動を展開してきました。 先日、社内でハンズオンも行ったおかげもあり、かなり社内のマシンにPython環境が構築されてきました :) Jupyter notebookとは？ ひとことで言うとブラウザで動くすごい便利なREPL*1です。 百聞は一見にしかず、見てみましょう。 このように、Rubyの対話環境であるpryを触っているようにインタラクティブにコードを書くことができます。 以降で説明をしますが、Jupyter notebookは記録・共有・再現がとても得意です。特に図表があるときにその効果を発揮します。 Jupyter notebookの良い所 過去のコードを改変、再実行できる セルと呼ばれる入力部分にはMarkdownやコードが記述できます
Redshift and Jupyter, best friends forever
Over the last few months I've really started using Python as much as possible for data engineering and analysis work. A lot of smaller or one-off kinds of tasks I do involve extracting data from some API or reading it from a text file, and running some kind of processing or analytics task on it, or graphing the data. Python is just perfect for these kinds of 'glueing things together' scripts, and
Railsエンジニアに役立つJupyter NotebookとiRuby - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。新規広告開発部所属エンジニアのレオ（@lchin）です。普段は広告配信関係のシステムを開発していますが、ここ最近「データサイエンス」に興味を持ち始めました。雑に説明すると、データサイエンスは統計学や機械学習などを用いて莫大のデータから価値を引っ張り出す分野です。今回のtechlifeは、そのデータサイエンスを学ぶ過程で知ったツールJupyter NotebookをRuby on Railsの開発に役に立つ使い方を紹介します。 Jupyter Notebookとは何か Jupyter Notebook*1は科学者の「実験ノート」にインスパイアされたウェブ上のインタラクティブシェル環境です。ただのインタラクティブシェル環境ではなく、ソースコード、その実行結果、解説する文書、数式、画像などをまとめて1つの「ノートブック」ドキュメントとして扱えることが特徴です。 Jupyter Not
Data Science 101: Interactive Analysis with Jupyter, Pandas and Treasure Data - Treasure Data Blog
Data Science 101: Interactive Analysis with Jupyter, Pandas and Treasure Data Data Science 101: Interactive Analysis with Jupyter, Pandas and Treasure Data Last modified: August 18, 2019 In case you were wondering, the next time you overhear a data scientist talking excitedly about “Pandas on Jupyter”, s/he’s not citing the latest 2-bit sci-fi from the orthographically challenged! Treasure Data gi
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