データマイニング入門ビックデータ分析技術は情報処理技術を学ぶ上で重要となっている。本講義では、データ分析・データマイニングの基礎について学ぶとともに演習を通して実際にデータを分析するプロセスを学ぶ。特に、前期課程の「データマイニング入門」講義のさらに発展的な内容を学習することで、後期課程や大学院におけるデータサイエンス、人工知能、機械学習、自然言語処理などの関連講義の基礎となる知識を習得することを目標とする。
緯度・経度から二点間の距離と方向を計算する - それはBooks
ジオ系を触っていて、緯度、経度から二点間の距離とその方向を計算するロジックは色々なところで必要になるので、メモ。 元記事は下で、JavaScript に書き直しただけです。 緯度、経度から距離と向きを算出 緯度、経度から距離と向きを算出 - 中年プログラマblog ※現在リンク切れのため、ページのタイトルのみ記載させていただきます。 緯度・経度から二点間の距離を計算する // // 測地線航海算法の公式 // function geoDistance(lat1, lng1, lat2, lng2, precision) { // 引数 precision は小数点以下の桁数（距離の精度） var distance = 0; if ((Math.abs(lat1 - lat2) < 0.00001) && (Math.abs(lng1 - lng2) < 0.00001)) { distan
「数学の概念」を視覚的かつ美しく表現したグラフィックいろいろ
「数学の美しさ」というものは、数学を深く理解することで初めて得られる感覚と言われます。美しさが伝わると数学嫌いも少しはマシになるのかもしれませんが、数学嫌いの人にはそもそも美しさを伝えることができないということで、歯がゆい思いをしている数学愛好家は多いもの。そんなときに便利な、「数学の概念」を視覚的に理解できるグラフィック集は以下の通りです。 soft question - Visually stunning math concepts which are easy to explain - Mathematics Stack Exchange http://math.stackexchange.com/questions/733754/visually-stunning-math-concepts-which-are-easy-to-explain ◆01：奇数の和 奇数の和が平方数にな
Legendre Polynomial Expandion
離散データが与えられた時、そのデータがだいたい何次関数なのか知りたくなり Legendre多項式を使った展開を試みた。ところがどうも精度がでないので いろいろ試してみたのでまとめておく。 ルジャンドルの多項式とは、[-1,1]の領域で定義された 直交多項式系である。Pn(x)はn次の多項式を表し、 [-1,1]の領域においてPp(x)Pq(x)は p=qの時にのみゼロで無い値を、それ以外は0となる。 多項式を具体的に書き下すとこんな感じ。 P0(x) = 1 P1(x) = x P2(x) = 3/2 x^2+1/2 P3(x) = 5/2 x^2+3/2 x さて、実際に離散データにPn(x)を掛けて積分し、 どうなるか試してみる。 与えるデータは、[-1,1]の区間を20分割したP3(x)。 したがって、nが等しい多項式の重みのみ1、それ以外は0となるはずである。 与えたデータはこ
MacOSXでシミュレーション - Meiji Univ. GCOE Wiki page
目次 お知らせ 余っているもの再利用 MEE冬合宿 GCOE関連 GCOE予定表 ポスドク室に必要なもの 第二校舎3号館の人々 三村昌泰 杉原厚吉 二宮広和 上山大信 若野友一郎 中村和幸 池田幸太 中橋渉 占部千由 木下修一 友枝明保 (abr)(main) 堀内史郎 若狭徹 野津裕史 大型計算機の使い方 GCOEシミュレーション設備/概要 GCOEシミュレーション設備/PC Clusterの使い方 GCOEシミュレーション設備/Sx8iの使い方 Tutorials MacOSXでシミュレーション MacOSXでTeX Cygwin でシミュレーション シミュレーションに向けたC言語入門 論文作成メモ 謝辞について 色々な便利ソフトたち Evernoteの紹介 アルバム 2009年クリスマス 中村先生祝 2010 GCOE Winter Seminar 2010 J-TJWGSAM_Ta
R言語プログラミング： クラスター分析 - 階層的クラスタリング - hamadakoichi blog
第２回データマイニング+WEB勉強会＠東京の「はじめてでもわかる R言語によるクラスター分析」の内容に関する、ソースコードも以下に記載します。 ※記載しているソースは、R Console上や EclipseでR-Scriptとして、貼り付けそのまま実行可能です。(Rのインストール・環境設定はこちらで、RをEclipseで実行するための方法はこちら) 講義の全体内容・構成は次をご覧下さい。 ・R勉強会： 第２回データマイニング+WEB 勉強会＠東京 (Tokyo.Webmining) を開催しました - 「はじめてでもわかる R言語によるクラスター分析- ・Slideshare:はじめてでもわかる R言語によるクラスター分析 クラスター分析と評価 エントロピー(Entropy)と純度(Purity)の算出関数 #関数：エントロピー(Entropy)算出, ct:クロス集計表 calcEntr
成長曲線（シグモイド関数、ゴンペルツ曲線、ロジスティック曲線、ロジスティック回帰分析）＜確率・統計＜Ｗｅｂ教材＜木暮
シグモイド関数、ゴンペルツ曲線、ロジスティック曲線、ロジスティック回帰分析。オッズ比、ロジット 参照：JavaScriptの計算プログラム 生物の個体数、新製品の販売数、プログラムのバグ発見数など、当初は少なく、中途で大きくなり、その後また少なくなるような現象は多くあります。それを時間の推移と累積量をグラフにすると、下図のようになります。これを成長曲線といいます。 基本的な形式にシグモイド関数があります。 代表的な成長曲線に、ロジスティック曲線とゴンペルツ曲線があります。両者とも、似たようなＳ字型の曲線で、時間ｘが経つにつれ、増加が止まり一定値Ｋに近づきます。 その違いは、増加を規定する考え方、すなわち dy/dx にあります。 ロジスティック曲線 dy/dx = Ay (K-y) ゴンペルツ曲線 dy/dx = Ay e-cx 両者とも現在の個体数に比例して増加しますが、減少要因がロ
その10 クォータニオンを学んでみよう！
ホーム < ゲームつくろー！ < DirectX技術編 < クォータニオンを学んでみよう！ その10 クォータニオンを学んでみよう！ ① What is Quaternion ? クォータニオン（Quaternion）とは日本語で「4元数」と訳します（アルク：http://www.alc.co.jp/）。数字が4つ集まったもので、言ってみれば4次元ベクトルです。3次元ベクトルであれば縦横高さで何となく想像ができますが、4次元となるともうドラえもんしかわかりません（笑）。この原稿を書いている私も、実は何のことやらさっぱり。そこで、私と同じような境遇にいる皆さんにも理解できるように、このクォータニオンを1から学んでみようと思います。 クォータニオンについてマイクロソフトのHPに一通りの説明がありました（http://www.microsoft.com/japan/msdn/academic/A
四元数で回転 入門
★このページの対象読者 三次元での回転を、ＣＧとかで定量的に取り扱いたい人 オイラー角(Euler Angles)を使っていたら、わけがわからなくなってきた人 カルダン角とオイラー角(Cardan Angles)の見分けが付かない人 ジンバルロックに困っている人 だけど、数学とかメンドクサイことが嫌いな人 サンプルプログラムが欲しい人 ★回転篇： 四元数（しげんすう, quaternion）を使った回転の取り扱い手順だけ説明します （１）四元数の実部と虚部と書き方 四元数とは、４つの実数を組み合わせたものです。 ４つの要素のうち、ひとつは実部、残り３つは虚部です。 たとえば、Qという四元数が、実部 t で虚部が x, y, z から成り立っているとき、下のように書きます。 また、V = (x, y, z)というベクトルを使って、 Q = (t; V) とも書くことがあります。 正統的
カノログ: 良質な教科書系ウェブサイト集(改訂版)
23歳、公務員です。今度お金を借りようと思っているのですが、それについて少し反対意見ももらっているので、それについてお聞きしたい事があります。 私の今回お金を借りる理由というのが、やむを得ない場合というよりも娯楽目的であるというのが正しい表現となります。娯楽という事ではっきり言ってしまえば、最悪お金を借りないとあっても別に生活が脅かされる事もありません。娯楽というのはあくまで余暇を楽しむ為のものですので、人生まで賭けるほどというわけではありません。 だから、娯楽の為にお金を借りると言うと身の回りの人は多くが反対するので、正直ちょっと迷い始めています…私としては自分で借りて自分で返済していくのだから、別にいいじゃないかというのが本音です。でも周りはそうは思ってくれないし…ここまで反対されるというのなら、止めるべきなのでしょうか？意志が弱い質問となり申し訳ないですが、ご意見をお聞かせ願えるでし
数学ビデオ「Dimensions」をニコニコ動画にアップしました(and also BitTorrent) - MediaLab Love Chapter 2
DimensionsとはフランスのJos Leys, Etienne Ghys, Aurelien Alvarezさん達が作成された数学教育用の動画です。全9章で、1章あたり14分ほどあります。射影幾何、多胞体、複素数、トポロジーがCGで分かりやすく解説されています(といっても、最後の方になると難しくなってきますが、特にファイブレーションなんて聞いたこともない単語です。)。 第1章 2次元 第2章 3次元 第3章 第4次元 第4章 第4次元 第5章 複素数 第6章 複素数 第7章 ファイブレーション 第8章 ファイブレーション 第9章 証明 動画のライセンスがCreative Commons(BY-NC-ND)になっていましたので、ニコニコ動画にアップロードしてみました。日本語版に字幕をつけています。字幕の翻訳とナレーションを担当されているのは、東京大学の坪井俊先生です。お疲れ様でした。
GroupLens
Social Computing Research at the University of Minnesota GroupLens advances the theory and practice of social computing by building and understanding systems used by real people Featured Research We publish research articles in conferences and journals primarily in the field of computer science, but also in other fields including psychology, sociology, and medicine. See our blog for research highl
Rubyist Magazine - 0006-Ruby Library Report - 数値計算と可視化
『るびま』は、Ruby に関する技術記事はもちろんのこと、Rubyist へのインタビューやエッセイ、その他をお届けするウェブ雑誌です。 Rubyist Magazine について 『Rubyist Magazine』、略して『るびま』は、日本 Ruby の会の有志による Rubyist の Rubyist による、Rubyist とそうでない人のためのウェブ雑誌です。 最新号 Rubyist Magazine 0058 号 バックナンバー Rubyist Magazine 0058 号 RubyKaigi 2018 直前特集号 Rubyist Magazine 0057 号 RubyKaigi 2017 直前特集号 Rubyist Magazine 0056 号 Rubyist Magazine 0055 号 Rubyist Magazine 0054 号 東京 Ruby 会議 11 直
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世の中で起きている、またはこれから起きるかもしれない現象を、何とか定式化してその現象の本質を探ろうとするが科学である. ここ２, ３百年の間に、多くの現象が定式化され、その式を解くことによって、いろいろなことが分かってきた. また、ここ数十年コンピュータのハード並びにソフトの発達により、ほとんどの定式化された物理現象は、行列の固有値問題として扱うことができるようになった. このことから、大学で学ぶべきことは現象の定式化をいかに行うかということと、その式をいかに解くかということになる. まず、定式化を行うには、物体の時間による変化や位置による変化と、基本となる法則が必要となる. 基本となる法則とは、例えば、ニュートンの第２法則、別名、運動方程式などである. 次に、その現象を再現するような実験が必要だったり、規模が大きくて再現ができないようなものは、コンピュータでのシミュレーションを行
404 Blog Not Found:グラフィックに役立つ数学的事実
2007年06月20日10:30 カテゴリ翻訳/紹介Math グラフィックに役立つ数学的事実 del.icio.us経由。 Handy Mathematics Facts for Graphics 単なる翻訳ではなく、もう少し使いやすくしてみた。 定数 実際にJavaScriptに計算させています。 √2 = sqrt(2) = Φ = (sqrt(5) + 1)/2 = 黄金比の長い方。短い方は小文字のφをあてることが多い。φ = 1/Φ = Φ - 1 = √3 = sqrt(3) = e = exp(1) = π = 4 * atan2(1,1) = ファイゲンバウム定数 詳しくは Feigenbaum Constant -- from Wolfram MathWorld Feigenbaum constants - Wikipedia, the free encyclopedia
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