Jupyter 4.0 で Tex 数式が描画されなくなった方へ。 - Qiita
前置き これたぶん普通にデフォルトで使っている人は気付かないと思う。 私の環境で、Jupyter を 3.x → 4.0 にアップグレードしたら、今まで作った notebook の $\TeX$ 数式がことごとく描画されない（$\sum_{n=1}^{\infty} … $ のようにソース状態で表示されてしまう）事象が発生。 例： 対処法を書き残しておきます。 環境 Mac OSX 10.8/10.9/10.10 Ubuntu とかでもたぶん同様 Python 2.7.9 (pyenv でインストール) Jupyter 4.0.4 現象（詳細）と、原因 この事象が起きるのは（おそらく）、MathJax の設定で、Math Renderer をデフォルトの HTML-CSS 以外（MathML, SVG 等）で表示させていた人。 （きちんと確認していませんが）デフォルトの HTML-CSS
ベイズ統計の入門書が出版ラッシュなのでまとめてみた - ほくそ笑む
【宣伝】2016/09/14 このページに来た方へ。あなたが求めている本はこれです。 StanとRでベイズ統計モデリング (Wonderful R) 作者: 松浦健太郎,石田基広出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2016/10/25メディア: 単行本この商品を含むブログ (10件) を見るまずこれを予約してから下記を読むといいです。 【宣伝終】 最近、ベイズ統計の入門書がたくさん出版されているので、ここで一旦まとめてみようと思います。 1. 基礎からのベイズ統計学: ハミルトニアンモンテカルロ法による実践的入門 (2015/6/25) 基礎からのベイズ統計学: ハミルトニアンモンテカルロ法による実践的入門 作者: 豊田秀樹出版社/メーカー: 朝倉書店発売日: 2015/06/25メディア: 単行本この商品を含むブログ (6件) を見る データ分析業界ではかなり有名な豊田秀樹先生の本です
回帰モデルにおけるL1正則化とL2正則化の効果 - old school magic
概要 回帰モデルとは、与えられた入力を用いて目標変数を予測するモデルです。 回帰モデルでは過学習を防ぐため、誤差関数(二乗誤差関数など)に次の式で表される正則化項を加えて最小化します。 この形の正則化項を用いる回帰をブリッジ回帰と呼びます。 特にの時をLasso回帰、の時をRidge回帰と呼びます。また、それぞれに用いられている正則加項をL1ノルム、L2ノルムと呼びます。 L1ノルムとL2ノルムの特徴を簡単にまとめると次のようになります。 L1ノルムはパラメータの一部を完全に0にするため、モデルの推定と変数選択を同時に行うことができる 特に次元数>>データ数の状況で強力 L2ノルムは微分可能であり解析的に解けるが、L1ノルムは 解析的に計算出来ない L1ノルムには様々な推定アルゴリズムが提案されている また、L1ノルムには 次元が標本数より大きい時、高々個の変数まて
2015年に買ってよかった物まとめ - once upon a time,
書いておくと後から検索できることもあり、今年買ってよかったものを書いていこうと思います。 1. 防水Bluetoothスピーカー Patech Bluetooth 3.0 ワイヤレススピーカー 内蔵マイク付 吸盤式対応 防水仕様 （ブラック） 出版社/メーカー: Patechメディア: エレクトロニクスこの商品を含むブログを見る お風呂にも使えるし、キッチンでも冷蔵庫に貼り付けたりして使えて便利です。水の音に負けない程度の音量を稼げて、iPhoneやiPadで単純に再生するよりもながら聴きが捗ります。 Podcastを聞くのにちょうどよいです。Podcastの音をAirplayで良いスピーカーに繋いで出すとあまり音が頭に入らないんですが、ちょっと昔のラジカセみたいな感じでちょうど聴きやすくなります。 妻もこれを使って英語のPodcastを聞くようになっています。 chezou.hatena
ARIA 蒼のカーテンコール
「蒼のカーテンコール」と銘打たれ 再び動き出した奇跡の刻は、 ファンの想いという “願いの種”の芽吹きによって、 3つの物語を生み出すに至りました。 アニメ公式HPならびに本原作HPでの 今後の最新続報にご期待ください。 NEWS
エンジニアも知っておくといい会社が危機にあることが分かる簡単な指標等 - 斗比主閲子の姑日記
今年このブログでは東芝について何度か取り上げています。業界自体もそうですが、自分は東芝について個人的に繋がりがあり注目しています。その東芝が先日大規模リストラを発表したのはご存知のとおりです。 不適切会計と修正後の決算と会社の今後を見ればこの流れはほぼ想定されたものでしたが、中央大学教授の竹内先生が記者にこう答えられたように、 エンジニアは新聞報道で会社の危機を知る - 竹内研究室の日記 先日、メディアの方から、「不適切会計をきっかけに東芝を辞めたエンジニアの取材をしたい」という依頼を受けました。 「知り合いの多くは主力のフラッシュメモリ事業に居るせいか、まだ誰も辞めていませんよ」と答えたところ、記者さんから、「えっ、なぜですか、こんなにヤバイのに」という返答。 私も他人のことを言えた分際ではないのですが、エンジニアは良くも悪くも経営などの「世事」に疎いものではないでしょうか。 エンジニア
アメリカでの休みの取り方
マリアージュフレールでランチ 創作する遺伝子―僕が愛したMEMEたち 【オーディオブック】The Puppet Show /ストーンサークルの殺人 【オーディオブック】Shogun'; collapsItems['collapsArch-2023-7:block-4'] = ' 第15回ヴァーチャル夏休み'; collapsItems['collapsArch-2023-6:block-4'] = ' 【オーディオブック】Hidden Valley Road (2020) /統合失調症の一族 遺伝か、環境か'; collapsItems['collapsArch-2023-4:block-4'] = ' 【オーディオブック】Babel（2022） 【オーディオブック】Shoe Dog'; collapsItems['collapsArch-2023-3:block-4'] = ' Chat
【岩田 聡氏 追悼企画】岩田さんは最後の最後まで“問題解決”に取り組んだエンジニアだった。「ゲーマーはもっと経営者を目指すべき！」特別編
【岩田 聡氏 追悼企画】岩田さんは最後の最後まで“問題解決”に取り組んだエンジニアだった。「ゲーマーはもっと経営者を目指すべき！」特別編 編集部：TAITAI カメラマン：増田雄介 123→ 4Gamerが任天堂取締役社長（当時）岩田 聡氏と，カドカワ（当時はKADOKAWA・DWANGO）川上量生氏の対談を掲載したのは，ちょうど一年前の12月末のことだった。 任天堂・岩田氏をゲストに送る「ゲーマーはもっと経営者を目指すべき！」最終回――経営とは「コトとヒト」の両方について考える「最適化ゲーム」 連載の最後を飾るにふさわしいラスボス的なゲーマーは，岩田氏以外ないというお願いを快諾していただき実現した対談では，岩田氏自身の経営哲学からプログラマー時代の豪腕ぶりがうかがえるエピソードまでが本人の言葉で語られ，大きな反響を呼んだ。 岩田 聡（いわた・さとる）：1959年北海道生まれ。1982年に
僕の「IoT」が電子工作の域を出なかった理由 - ニートの言葉
こんにちは。あんどうです。 最近はArduinoやRaspberry Piの登場によって様々なものを簡単にインターネットに繋ぐことができるようになりました。 いわゆる、モノのインターネット化（= IoT）です。 IoTとは モノのインターネット（Internet of Things : IoT）とは従来は主にパソコンやサーバー、プリンタ等のIT関連機器が接続されていたインターネットにそれ以外の様々な"モノ"を接続する技術です。 モノのインターネットとは（IoT：Internet of Things） - モノワイヤレス株式会社 僕が作った「IoT」 僕は普段はWeb系の開発に携わっているのですが、趣味でIoTを始めてみたところすごく簡単に以下のようなものを作れるようになりました。 空調管理機能付きペットモニター 部屋の温度・湿度が確認ができ、スマホからエアコンの操作が出来るペットモニターで
Ruby で数値を弄るやーつ -- Daru について -- - Qiita
背景 先日、RubyKaigi 2015 に参加してきました 終了後、↓のような感想エントリを読んで、そうだよなーと思いました RubyKaigi 2015(3日目) ただのにっき ところで今回のRubyKaigiで「あ、これはまずいな」と思ったことに「機械学習系の発表がひとつもなかった」点がある。昨日のパーティでも話題にあげてみたところ、危機感を抱いている人は少なからずいた印象だけど、根っこをたどると数値演算ライブラリの整備をずーっと放置してきたことがあるだろう。気がつくと数値演算方面ではPythonに大きく水をあけられていて、いまやその応用である機械学習では(LLの中では)Pythonの独壇場だ。Webアプリケーションの分野で一世を風靡した気になってる間に、いま一番ホットな領域がまったく話題にならない言語になってしまった。 というわけで、Ruby でデータセットを弄る Gem ってのが
Rails のアーキテクチャ設計を考える - Qiita
はじめに ここ一年くらいずっと Rails の何がダメでどうすれば良くなるのかを考えていました。 Rails を使ってそれなりの規模のアプリケーションを作ったことがある人なら、メンテナンスのしづらさを感じたことがあるのではないでしょうか。 メンテナンスの問題は Rails 以外の開発でも発生することですが、実のところメンテナンスしやすいアプリケーションはどうすれば作れるのでしょうか？ この難問に対して私も答えを持っていませんが、考え続けています。 少なくとも、 Rails Way や Rails Tutorial をベースにしたアプリケーション開発は、業務で用いるには簡単すぎるように思います。 「レールに乗る」という言葉がありますが、私は考え方を変えました。 Rails は規模の大きいフレームワークですが、土台に過ぎません。 Rails Way の設計方針は小規模な開発では有効ですが、規模
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TensorFlow: ヘテロな分散システム上の大規模機械学習
NHKドキュメンタリー
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