本書は,モンテカルロ法の実践的な解説書であり,統計解析ソフトのRを用いた豊富な実例と練習問題が組まれている.モンテカルロ法とは乱数を用いて数値計算を行う手法の総称であり,本書で扱う内容は乱数の発生からモンテカルロ積分,そしてマルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)の各種アルゴリズムに至るまで非常に幅広い.たいていの解説には理論に実践演習が付随した形となっており,数学的な理論を軸にして実際にRを用いたコード例が示される. 練習問題を解きつつ読書ノートをまとめてみる そんなこんなで,久保本と並行する形で「Rによるモンテカルロ法入門」を読んでいる.一応MCMCの部分だけひと通り目を通したのだが,最終的にMCMCの実装までひと通りやるにしても一連の流れを簡単にでも追っておかなければと思って,最初の乱数の部分からじっくり読み進めている.これがなかなか難しくて,手も足も出ないところをなんとかRのコードを
PRMLの11章で出てくるマルコフ連鎖モンテカルロ法(Markov chain Monte Carlo methods: MCMC)。ベイズでは必須と呼ばれる手法だけれどいまいち理屈もありがたみもよくわからなくて読み飛ばしていました。 最近、ボルツマンマシンを勉強していて、ベイズと関係ないのにマルコフ連鎖やらギブスサンプラーやらが出てきて本格的にわからなくなってきたのでここらで気合を入れて勉強し直すことにしました。 参考にした書籍は「Rによるモンテカルロ法入門」です。PRMLと同じく黄色い本なので難易度が高そう・・・この本はR言語を使って説明がされていますが、それをPythonで実装しなおしてみようかなーと計画中。numpy、scipyの知らなかった機能をたくさん使うので勉強になりそう。 ただRにしかないパッケージを使われると途中で挫折する可能性が高い・・・あと内容が難しすぎて途中で挫折す
概要 主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)とは、 データの無相関化 データの次元の削減 を行う手法です。 簡単に言うと、データを分析しやすいように再構成し、可能なら次元を下げることです。 なぜ次元を削減する必要があるかと言うと、機械学習や統計において、データの次元が大きすぎると認識精度が悪くなる、次元の呪いという現象を回避するためです。 (2次元や3次元に変換できると可視化できる、というメリットもあります。) 今回は、Pythonを使って主成分分析を試してみようと思います。 主成分分析の例 ライブラリとしてscikit-learn、テストデータとしてiris datasetを用います。 scikit-learnはPythonの機械学習ライブラリです。主成分分析も実装されています。 導入等については、次の記事をご参照ください。 MacでPython
昨年11月に『ポケットモンスター サン・ムーン』が発売された。この「ポケモン」シリーズの最新作は、全世界に向けて発売されると同時に300万本を超え、11月の発売にも関わらず、国内家庭用ゲーム市場としては2016年における年間ベストのセールスを記録した。 『ポケットモンスター サン・ムーン』 (画像は任天堂ホームページより) ゲームのみならず、あらゆるエンターテイメント分野においても世界有数の人気を誇る大人気タイトル、それが「ポケットモンスター」(以下「ポケモン」)である。 第1作目から20年の時を重ねるなかで、世界的に大ブームを巻き起こし、「ポケモン」はこれまでに様々な語られ方をしてきた。 例えば、このゲームを語る上で欠かすことのできない最も重要な要素が、通信ケーブルを用いた異なるプレイヤー同士の「通信交換」だ。この要素によって、直接データのやりとりをすることを通じて、従来では交わらなかっ
英語サイトでは、日本語のサイトでは絶対に手に入らないレベルの記事がわんさか読めます。今日はCodeProjectよりシステム構築をする上で知っておくべき深い知識を解説した記事を3行要約と共にご紹介します。 C#と.NETの記事 C#や.NETのかなりディープな記事たちです。日本語ではあまり見かけない深い部分まで知れます。 ■高パフォーマンスなクラスのデザイン方法 Performance Considerations of Class Design and General Coding in .NET - CodeProject ・クラスvs値型のメモリ使用の詳細 ・値型のGetHashCodeとEqualメソッドをオーバーライドする ・シールドクラスによりVirtualメソッドを避ける ・インターフェースのDispatchについて ・ボクシングを避ける ・for vs foreachはfo
echo サーバとは クライアントから送られてきた文字列をそのまま返すサーバ socket の勉強として作ってみた 実装echo_server.py 1 import socket 2 3 host = socket.gethostbyname('localhost') 4 port = 8080 5 6 sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) 7 sock.bind((host, port)) 8 sock.listen(1) 9 10 print 'waiting for connection...' 11 12 (client_sock, client_addr) = sock.accept() 13 14 client_sock.send("server : connection start \n\n") 1
東京に生まれて中高一貫・大卒と田舎高卒ってその時点で生きてる世界が違うよな。 東京のやつは「いまどき大学行かない奴とかいるの?」とか、マジで言ってるし。 俺の出身中学(田舎)で大学まで進学しているのは10パーセントくらいだし、田舎じゃ高卒デキ婚が当たり前。 企業に就職してるやつよりもフリーターが多いし。 でも、東京で生まれ育って就職してる人はそんな底辺の世界なんて想像できないし、逆もまたしかりなんだろな。 むしろ、田舎高卒は東京育ち大卒の世界を知らないで、ずっとその地元で生きて死ぬのが幸福なのかもしれん。 東京大卒と田舎高卒の格差はめちゃくちゃ残酷。 で、そのことを一番実感できるのは、田舎の底辺から東京の大学とか大企業とかに行った奴。 東京でのうのうと育って暮らしてるやつは、底辺を見て「自己責任」とかのたまう権利はないと思う。 東京という場所と、理解と経済力のある両親のおかげで、本人の努力
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