分析の基礎（モデリング）/ Basics of analysis ~modeling~株式会社ブレインパッドの2019年新卒研修資料です。モデリングに関する基本的な内容を扱っています。
Javascriptで正規分布の実装まとめ（乱数、累積分布関数など）
Javascriptで正規分布の 乱数発生（rnorm）、確率密度関数（dnorm）、累積分布関数（pnorm）、累積分布の逆関数（qnorm） を実装する（逆関数は参照で）。すべて標準正規分布を想定。 Javascriptに限らず使えるアルゴリズムだが、日本語でまとまっている情報があまりないのと、ブラウザ上でA/Bテストなど有意性をみる検定などできたら面白いということでJSでやってみる。 正規乱数の生成（rnorm） 1行でBox-Muller法で。 Box-Muller法とは？
BLUE*アルゴリズム
2. 論文紹介 • Marc Sebban, et. al. “BLUE*: a Blue-Fringe Procedure for Learning DFA with Noisy Data” • http://labh-curien.univ-st-etienne.fr/~janodet/ pub/tjs04.pdf • ノイズを含む信号列から状態遷移図を推定 →それが何の役に立つの？ 13年4月14日日曜日 3. 論文紹介 • Thomas Arts and Simon Thompson, “From Test Cases to FSMs: Augmented Test-driven Development and Property Inference” • http://www.cs.kent.ac.uk/pubs/2010/3041/content.pdf • ユニットテストの結果
1
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
処理を実行中です
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
