エラーしながら学ぶVSCodeにLatexを導入1 - Qiita
最近はCloud $\LaTeX$があって、ローカルで$\LaTeX$を導入しなくてもよくなりました。 それでも自分のパソコンに入れたい方向けの記事です。 これは Windowsユーザー向け のVSCodeに少し変わった$\LaTeX$導入する方法です。 昔の私のように、PATHの知識もない方に向けて丁寧に書いています。 この記事を書いた目的は三つあります。 1. Wordを使うな！！ $\LaTeX$を使え！！(過激派) 2. p$\LaTeX$やup$\LaTeX$ではなくLua$\LaTeX$を普及させる。 3. バイブル本である LaTeX2e美文書作成入門 を買ってください。(関係者ではないです) $\TeX$は、エラーが不親切で嫌になるときもあります。 ただ、$\TeX$開発コミュニティの方が時間を割いて作ってくださって、私たちに提供してくれています。 $\TeX$開発コミュニ
VS CodeのMarkdown PDFプラグインでpdfやhtml出力する方法
Spring Bootで@RequiredArgsConstructorを使用してコンストラクタインジェクションを使用する
特徴量ごとの作用を使ってモデルの中身を解釈する
プラットフォームの概要 AI Platform 生成 AIおよび予測 AIのプラットフォーム もっと詳しく ドキュメント 新機能 ログイン 無料で始める 運用 自信を持ってAIを拡張し、比類のないエンタープライズ・モニタリングとコントロールでビジネス価値を促進 デプロイと実行 再学習と最適化 監視と介入 ガバナンス AIの環境、チーム、およびワークフローを統合し、大規模な範囲での完全な可視性と監視を実現 レジストリと管理 監査と承認 コンプライアンスドキュメント生成 構築 ニーズの進化に合わせて自由に適応できるオープンなAIエコシステムで、迅速なイノベーションを実現 分析と変換 学習とチューニング 組立てと比較 プラットフォーム統合 インフラストラクチャーへのデプロイ ソリューション 業界ごと ヘルスケア 製造 小売業 金融サービス 成果ごと ユースケースのライブラリー お客様事例 Dat
第11回 機械学習の評価関数（二値分類／多クラス分類用）を理解しよう
評価関数については今回で最後となるので、ぜひ頑張って今回の分まで読み終えて、機械学習／ディープラーニングにおける代表的な評価関数を一通り押さえてほしい。本稿の最後では、TensorFlow／Keras（tf.keras）のcompile()＆fit()メソッドを使った場合に「評価」を実行するための基本的な方法も紹介する。 二値分類用［応用編］（Binary classification） 今回のLogLossとAUCは前々回と前回ほど評価関数の数式がシンプルではない。少し回り道になってしまうが、数式の意味をより深く理解するために、順序立ててグラフなどを示しながら説明していくのでお付き合いいただけるとうれしい。 LogLoss（Binary Logarithmic Loss） 前回は二値分類用の正解率を解説した。正解率の場合、モデルからの出力結果は（基本的に）陽性（Positive、正例、例
【本記事限定】分散の加法性を使う時の注意点
分散の加法性の証明 \(V(aX±bY)=a^2V(X)\)\(±2ab cov(X,Y)+b^2V(Y)\)を証明します。 \(V(aX±bY)\) =\(E[((aX±bY)-E[aX±bY])^2]\) =\(E[(a(X-E[X])±b(Y-E[Y]))^2]\) =\(E[(a(X-E[X])^2]\)\(±E[2ab(X-E[X])(Y-E[Y])]\)\(+b^2E[(Y-E[Y])^2]\) =\(a^2E[(X-E[X])^2]±2abE[(X-E[X])(Y-E[Y])]\)\(+b^2E[(Y-E[Y])^2]\) =\(a^2V(X)±2abcov(X,Y)\)＋\(b^2V(Y)\) 分散の加法性は、\( aX±bY \)の±に関係なく＋\(b^2V(Y)\)の+になる点が特徴ですね。第2項のcovが共分散ですね。共分散covは相関係数も関係してくる係数です。QC
15-6. 2変数の期待値と分散 | 統計学の時間 | 統計WEB
12-3章では確率変数の期待値について、12-5章では確率変数の分散について学びました。この章では、2つの確率変数の和、差、共分散、相関係数について学びます。 ■2つの確率変数の期待値 2つの確率変数とYの和、差の期待値は、次に示すように、それぞれの期待値、の和、差に等しくなります。
分散の加法性
平均値と分散を持つ2つのものがあったときに、それらを合わせたものの分散は、それぞれの分散を足し合わせた値になります。このことを「分散の加法性」といいます。 2つの確率変数XとYがあって、XとYが独立であるときには、XとYを合わせたものの分散は、X＋Yとなるのです。また、XからYを引いたものの分散も同じくX＋Yとなります。 $$V（X±Y） ＝ V（X） ＋ V（Y）$$ が成り立ちます。 ※ちなみに期待値については、 $$E（X＋Y） ＝ E（X） ＋ E（Y）$$ が成り立ちます。 部品を合わせてつくる製品の寸法のばらつき たとえば、部品A、部品Bの2つの部品を組み合わせて製品をつくる場合、完成品の長さの分散は、「部品Aの分散」と「部品Bの分散」を足し合わせた数値になります。どの部品Aが選ばれるか、どの部品Bが選ばれるかは互いに影響を与えず、独立していなければなりません。 部品Aの分散は
G検定とは
※開催日が複数ある場合は、ご希望の日程をご確認の上お申し込みください。 ※同一開催回の受験可能日程は、どちらか一方のみとなります。 ※試験回（日程）の予約は、受験日（2日開催の場合は第1日程）の8日前の24:00までにメールにてG検定試験事務局（jdla@jtp.co.jp）までお申し出いただくことで、キャンセルが可能です。 ※予約キャンセルをさせていただいたチケットは、お持ちのチケットの有効期限内であれば、再度受験日程予約にご利用いただけます。 ハンディキャップ受験について 受験時に特別な配慮を必要とする場合、試験日の30日前までに申請していただく必要があります。受験チケット購入前に、G検定試験事務局（jdla@jtp.co.jp）宛にメールにてご相談ください。 各種割引制度について【再受験の方】 前回受験日から2年以内の方は半額（一般：6,600円、学生：2,750円）で「受験チケット
SPC（統計的工程管理）とは？SQCとの違いも解説｜ITトレンド
SPC（Statistical Process Control）とは、日本語で「統計的工程管理」または「統計的プロセス制御」と訳されます。「統計的プロセス管理」と呼ばれる場合もありますが、いずれも意味は同じで、製品の品質保証と工程管理の改善のために、各製造工程のデータを統計的に処理を行う方法のことです。以下で概要を解説します。 工程を改善するための統計的な管理手法 従来の工程管理は、製造工程が完了してから完成品をすべてチェックし、異常があるものを排除するという方法でした。しかし、この方法では品質検査に時間と手間を要します。 そこで導入されたのがSPCです。SPCは、完成品の品質を左右するデータを各製造工程で測定・監視して、最終段階で不良品が出ないようにする方法です。具体的には、製造工程でさまざまなデータを取得し、統計学的に処理することで、工程異常を検出します。 各工程での製造段階において不
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
VScodeでコードをPDF出力して印刷する方法
jupyter notebookでpdfとして保存できません。
TensorFlow 2＋Keras（tf.keras）入門
予測を確率分布として与えるガウス過程回帰ー分散の値から予測のばらつき具合も評価可能！ー【Pythonプログラム付】
熊本には時給3000円の派遣先がある→半導体事業が関係している？
【追記あり】「2nm半導体の開発を月給27万1000円で」日本が誇る最先端企業『ラピダス』の求人がとんでもない内容に→いきなり上方修正される | Buzzap！
機械学習で使う英単語まとめ