美しいワープロ - Ommwriter - Radium Software
Ommwriter.com 昨今のテクノロジーは人から集中力を奪う傾向にある。 画面上に幾つも開かれたウィンドウは，複数の作業の同時進行を可能にするが，それらの作業を切り替える度に，人の思考の流れは中断されている。ウェブやメール，メッセンジャー等のテクノロジーは，コミュニケーションの形を様変わりさせたが，それが集中の妨げになっていることは，それを利用する誰もが自ずから認識しているはずだ。 今後もコンピューターの上で，インターネットの上で，様々なテクノロジーが生まれていくことだろう。果たしてそれらのテクノロジーも，人の集中力を奪い続けることになるのだろうか。 Ommwriter は，その反証となるべく製作されたワードプロセッサーだ。「人の集中力を高めるためにテクノロジーを使うことはできないだろうか？」という問いに対する答えが，このアプリには込められている。 Ommwriter はフルスクリー
あしたねクイズ | 全国対抗の小学生・中学生４択クイズ
各教科を学ぶ上で絶対に抑えておきたい重要事項を収録した、中学生・高校生向けの無料学習プリントです。 中間テストや期末テストなどの定期試験対策はもちろん、受験対策にもご利用いただけます。 また、各教科のプリント全ての内容を収録した、iPhone/Androidアプリ版もぜひご活用ください。プリントの持ち歩きの必要がなく、スキマ時間の勉強におススメです。 地理プリント 地理を学ぶ上で絶対に抑えておきたい重要事項を、世界・日本の各地域ごとに収録した中学生向けの無料学習プリントです。 プリントは全部で４９枚。地形や気候などの自然条件と、産業や歴史といった人間生活の結びつきを掴むことが学習のポイントです。 「地理 無料学習プリント」のページはこちら 歴史プリント 歴史を学ぶ上で絶対に抑えておきたい重要事項を、時代の流れに沿って収録した中学生向けの無料学習プリントです。 プリントは全部で４９枚。「なぜ
「確率密度比」を用いた機械学習の新たなアプローチ - yasuhisa's blog
東工大の杉山先生の講演がすごく面白かったのでメモ。 やりたいこと、特徴p(x)とp'(x)という分布を推定しようという問題があったとする。このとき、二つの分布のパラメータを推定しないといけないので普通は大変。そこで、w(x) = p'(x) / p(x)を推定するという風に少し変形してやる。p(x)とp'(x)が分かればw(x)は求めることができるが、w(x)があってもp(x)とp'(x)は分からない。ということでw(x)のほうが簡単な問題になっている。 こういう風に「何か問題を解くときに、その過程で元の問題より難しい問題を解かないようにしないと!」というような考え方をVapnikの原理といったりするそうです。 この確率密度比の枠組みを利用すると非定常環境適応、ドメイン適応、マルチタスク学習、外れ値検出、時系列の変化点検知、特徴選択、次元削減、独立成分分析、条件付き確率推定などなどの問題を
ESS on Emacsで快適に補完できるauto-complete-acr.el0.2リリースしました - sheephead
ESS on Emacsで快適に補完できるauto-complete-acr.el0.2リリースしました 2009.10.19 日記 auto-complete, auto-complete.el, Emacs, ESS, Lisp, Python, ubuntu 前にちょこっと書いてみたauto-complete-acr.elなるelisp。 Rを書くに、がんがんauto-completeできるのでかなり便利。でもう手放せない感じだったのですが、いろいろと不満もあったので書き直してみました。 前のバージョンのいけてなかったところ 前のバージョンについては、この辺を読んでもらうといきさつがわかるかもです。 emacsのpython-modeでもauto-complete.elを使う auto-complete.elを拡張するR用のelispをさらに拡張してみた。 要は、auto-compl
BLOG::broomie.net: 機械学習の勉強を始めるには
thriftとかhadoopなど，何やらいろいろと手を出してしまい，ここのところブログの更新が滞ってしまっていますが，今日は前から書きたかったトピックについて自分へのメモの意味も含めて記しておきたいと思います． はじめに 最近，といっても結構前からなのですが，海外のブログなどで「機械学習の勉強を始めるガイドライン」についてのエントリーがいくつか見られ，かつ，議論も少し盛り上がっています．僕は機械学習が好きなだけで，専門というにはほど遠いのですが，僕も一利用者としてはこのトピックに関してはとても興味があります． 機械学習というと，色々な数学的な知識が必要であったり，統計学や人工知能の知識も必要になったりしまったりと，専門的に学ぶ機会が無かった人にとっては興味が湧いてもなかなか始めるには尻込みしてしまうことかと思います．今日紹介するエントリーは，そんな方々にヒントになるような内容になっていると
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