ラグランジュの乗数
ラグランジュの乗数 極大・極小は、ローカルな意味での最大・最小である。その定義には導関数の言葉は用 いられない。 ２変数関数の場合について、その定義を確認しておこう。 連続関数 ｚ ＝ Ｆ（ｘ ，ｙ） の（ａ ，ｂ）に近い点（ｘ ，ｙ） において、常に Ｆ（ｘ ，ｙ）＞Ｆ（ａ ，ｂ） が成り立つとき、関数 ｚ＝Ｆ（ｘ ，ｙ） は、（ａ ，ｂ） で極小といい、Ｆ（ａ ，ｂ ） が極小値である。 同様に、連続関数 ｚ＝Ｆ（ｘ ，ｙ） の （ａ ，ｂ） に近い点 （ｘ ，ｙ） において、常に Ｆ（ｘ ，ｙ）＜Ｆ（ａ ，ｂ） が成り立つとき、関数 ｚ＝Ｆ（ｘ ，ｙ） は、（ａ ，ｂ ） で極大といい、Ｆ（ａ ，ｂ ） が極大値である。 極小値と極大値をまとめて、極値という。 １変数関数 ｙ＝Ｆ（ｘ） が微分可能であるとき、Ｆ（ｘ） が ｘ＝ａ で極値を持てば、 Ｆ’（ａ） ＝ ０ が成り立つ。 こ
ラグランジュの未定乗数法について
stomachman さんが一般論を書かれていますので， めちゃくちゃ易しい例題を蛇足につけましょう． 例題 x + y = a (1) の条件の下で f(x,y) = (x^2 + y^2)/2 (2) の極値を求めよ． (1)から y = a - x として(2)に代入すれば， x の２次関数ですから x = a/2 で極値をとるのはただちにわかります． ラグランジュ未定係数法でやるなら，stomachman さんの式にしたがって， f の代わりに g(x,y,λ) = (x^2 + y^2)/2 + λ(x+y-a) を考えます．λと掛け算になっている x + y - a が(1)の変形です． (1)から，λ(x+y-a) = 0 ですから，f の極値も g の極値も同じことです． ２変数関数の極値だと言うんだから， 偏微分して ∂g/∂x = x + λ =
ときわ台学/解析学/ラグランジュの未定乗数法
１．ラグランジュの未定乗数法 ［１］ 問題：「半径１の球に頂点が内接する直方体の体積が最大となるのはどのようなときか？」 を言い直すと， x，y，z ＞ 0 を定義域とする，(図は下の汚いやつを見てください[#]) 「関数 f(x,y,z) ＝ 8xyz の最大値を，条件 g(x,y,z) ＝ x2+y2＋z2－1 ＝ 0 のもとで求めよ。」 となります。このような問題を条件付き極値問題といいます。この問題では変数が３つ出てきますが，条件式 g(x,y,z) ＝ 0 を z について解き， f に代入し z を消去すれば，２変数関数の極値問題に帰着して解くことができます。←つまり，この問題で真に独立な変数のカズは２つです。しかし，この変数を減らすやり方では，g(x,y,z) が複雑な形で，一つの変数について解けない場合行き詰まってしまいます。そんな場合も含めてこの問題の形式解を得る方法とし
ウノウラボ Unoh Labs: 携帯開発向けに便利な支援ツール/サイト
どーも8makiです。 ウノウでは携帯サイトの開発も行っています。 携帯サイトの開発ってPC用のものと比べて制限が多かったり、面倒くさいことが目白押しです。そこで開発に便利なツール・サイトをリンク集的にまとめてみました。 ～～～～～～ツール編～～～～～～ ■必須ツールi 絵文字 ドコモの絵文字が入力/表示できるようになります。 User Agent Switcher (Firefox 拡張) User Agentを書き換えて携帯になりきることができます。 インポート用の各種端末のUser Agentリストを作成していただいたので皆さんもご利用ください。 useragentswitcher.xml ■あると便利なツールiモードHTMLシミュレータIIiモードHTMLシミュレータOpenwave SDK(au) ウェブコンテンツビューア(ソフトバンク)MediaCoder .
ke-tai.org > Blog Archive > ケータイでのメール受信設定についてまとめてみました
ケータイでのメール受信設定についてまとめてみました Tweet 2008/9/22 月曜日 matsui Posted in 全キャリア対応, 記事紹介・リンク | 6 Comments » 少しついでがあったので、ケータイでのメール受信設定の現状についてまとめてみました。 ケータイにはPCとは違い、迷惑メール防止のためのメール受信設定というものがあります。 受信設定を行っているユーザには、これらをしっかり通知しドメインやメールアドレスを登録して貰わないと、ケータイサイトからのメールは届きません。 指定受信案内の例 サイト上でのメール受信設定の対応については、こちらの記事が参考になります。 → beBit ユーザビリティ実践メモ 携帯サイトではメール受信設定への対応が重要 [bebit.co.jp] 気をつけるポイントとして、次の2点が紹介されています。 ドメイン/メールアドレスを追加する
Support Vector Machine が気になる
ちょっと調べたいことがあったのでメモ。 Support Vector Machine という、パターン認識へ適用できる学習機械があるらしい。 サポートベクターマシン [Wikipedia] はっきり言って、Wikipedia を読んでもなんのことかさっぱりわからない。 ということで、下記に比較的わかりやすい解説を発見。 SVM を使うと，なにが嬉しいの？ その他、リンク。 Support Vector Machine [TAKASHI ISHIDA HomePage] Support Vector Machine って，なに？ [Masato Aoba's Web-page] サポートベクターマシン [宇都宮大学 工学部電気電子工学科 情報通信システム工学講座 足立・平田研究室] サポートベクターマシン(SVM) [机上の空論] Kernel m
CNET Japan
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Support Vector Machine - にゃあさんの戯言日記
昨日の話の続き。 実験で学習をするロボットを作るということで、学習のためのアルゴリズムをいくつか調べた。そこで最終的に採用したのがSupport Vector Machine(SVM)。詳しい説明は各サイトでどうぞ。 提案された当初のSVMは線形分離可能な2クラスを識別するためのアルゴリズムだったのだけど、カーネルトリックと呼ばれる手法を取り入れることによって非線形な集合の識別にも適用することができるようになった。実際に使ってみると、確かににょろーんとした境界を張って識別してくれるんだよなあ。不思議。 Javaアプレットでデモを作ってみたので、よかったら遊んでみてください。 http://nya3.jp/files/SVMDemo/SVMDemo.html (Javaアプレット) http://nya3.jp/files/SVMDemo/example1.png (例1) http://n
Yoshioriの日記: ライ麦畑で子供が落ちないように見張るだけの簡単なお仕事に戻ってはどうか？
まず最初に断わっておく事がある。 これは僕個人の意見であって、「エンジニアの未来サミット」で登壇した方や主催した方などには一切関係ない。 後で書くが基本的に僕の伝えたい事が伝わってない事に関しては完全に僕の「負け」であり、 この文章はただ負けただけでは何も残せないと思った僕の最後ッペである。 内輪についてなんだけど 何を以って「内輪」と定義してるんだろう？ 例えば僕は和田さんや古川さんは初対面だったし、 tokuhirom なんか「ヨシオリ以外に知ってる人いねー」って言うくらいだった。 なんか内輪って言ってる人って自分の観測範囲や活動範囲以外を全部「内輪」って事にしてない？ あなたの内輪以外を「内輪」って否定してるだけじゃないの？ さらにそもそも 「IT業界」という「内輪」を良くしたいと思って動いたんだ。 別に漫画業界が色々あっても僕は動かなかった。 自分の内輪である I
批判されたら「お前は何をしたんだ」とか「お前が癌だ」とか言うのは正直萎える - novtan別館
当事者としての形は色々あるし、都合って物も色々あるし、自分の出来ることをやるというので良いと思うから、積極的に多数に伝える形で何かをすることはすごいなあと思うわけです。もちろん、やろうとすれば出来ることはありますが、優先順位というものは人それぞれであって。 それでも批判すべきだと思ったことは当事者能力があろうがなかろうが批判すればよいと思うし、批判された人も聞くべき意見なら聞く、そうでないならスルーする、でいいと思うんだよね。広く伝えるような形をとった時点でそこは覚悟しておくべきだと思うんだ。 だから 観客や傍観者のつもりですか？ ギャーギャー文句言って誰かが変えてくれるのを指を食わえて待ってるだけですか？ そんな貴方が癌だと気付いてますか？ http://yoshiori.org/blog/2008/09/post_229.php なんて言い方をするとそれこそ「内輪」にならないと問題意識
[JS]ナビゲーションの背景画像をアニメーションさせるスクリプト
Snook.caのエントリーから、「ナビゲーション画像にアニメーションのエフェクトをつける -CSS Sprite2」のように、ナビゲーションの背景画像にさまざまなアニメーション効果つけるスクリプトを紹介します。 Using jQuery for Background Image Animations デモ デモでは、上下のアニメーション、左右のアニメーション、フェードのアニメーションがあります。 スクリプトにはjQueryがメインに使用されており、それぞれのアニメーションは下記のように記述されています。 「#a」は上下、「#b」は左右、「#c, #d」はフェード。 <textarea name="code" class="js" cols="60" rows="5"> $(function(){ $('#a a') .css( {backgroundPosition: "-20px 35
中級者の自分が、PHPとかプログラミングに対して思ってること : ウェビンブログ
昨日のオフの流れで、「第1回 LOCAL PHP部 (aka PHP北海道) のつどい 」に行ってみました。 一時間遅れで行ったので、本当に次回以降参加の下見でしたが。 後半は参加者の自己紹介となったのですが、 参加者の傾向が 「普段は他の言語を扱っていて、PHPも（言語としては微妙だが）勉強してみよっかな」 というプログラマと 「いやー、仕事で必要になっちゃってこれから勉強です」 というデザイナーにきっちり二分されていて、PHPらしく興味深かったです。 この状況を受けて主催の人は 「プログラミング初心者のデザイナーさんたちに、これからのPHP部の傾向に求めるものを聞いてみたい」 と言いました。でも、まだ教本を読んでいる段階の人だと、そもそも自分が何に疑問を持っているのかというのもわからないものです。 私は、まだまとまったアプリケーションは作れませんが
「中級者の自分が、PHPとかプログラミングに対して思ってること」に回答してみる - Do You PHP はてブロ
via. http://webbingstudio.blog10.fc2.com/blog-entry-564.html、PHPに関して1つだけ言っとくとすれば - iakioの日記、感想書くまでが勉強会ということで書く - bobchinの日記、自分なりに - WebProgを極めて居酒屋を開発する 第1回 LOCAL PHP部 (aka PHP北海道) のつどいに参加していないけど、回答書いてみますよ、と。 そもそも、PHPは何がどう「駄目な言語」なのか やはり「気持ちよく書けない(言語仕様)」ということになるんでしょうかねぇ。感覚的にこう書きたいけど書けないというか、回りくどく書かなきゃいけないというか。まあ、それに慣れてしまってるので、あまり目くじらたてたりしませんが、たまに思います。 問題がある関数とはどれのことを指すのか バージョン毎に挙動(動作とか引数とか戻り値とか)が変わる
サポートベクターマシン入門
次へ: はじめに サポートベクターマシン入門 栗田 多喜夫 Takio Kurita 産業技術総合研究所 脳神経情報研究部門 Neurosceince Research Institute, National Institute of Advanced Indastrial Science and Technology takio-kurita@aist.go.jp visitors since Jul. 19, 2002. 概要: 最近、サポートベクターマシン(Support Vector Machine, SVM)と呼ばれるパター ン認識手法が注目されており、ちょっとしたブームになっている。カーネルトリッ クにより非線形の識別関数を構成できるように拡張したサポートベクターマシン は、現在知られている多くの手法の中でも最も認識性能の優れた学習モデルの一 つである。サポートベクターマ
ところでサポートベクターマシンって何なの？ - きしだのHatena
最近、機械学習とか、そのアルゴリズムのひとつであるサポートベクターマシンとかやってるわけですが、そもそも機械学習ってなんなんでしょか？ 機械学習ってのは、なんとなく与えられた点の分類から、新たに与えられた点の分類を推測するのですが、ようするに、点が与えられたときにそこから分類の領域を推測しておいて、新たな点がきたときにはどの領域に入るかを判別するのです。 ニューラルネットワークは、名前にニューロンとかついてて、とてもステキな響きがするのですが、あれは関数のあてはめを行っているのです。そうやって関数をあてはめることで、領域の境界面を求めます。 NN法は、学習とかせず、一番近いデータが同じ分類になるはずという戦略でやってます。 サポートベクターマシンも考え方としてはNN法と同じで、新しい点がやってくると、学習したそれぞれの点までの近さを計算して、一番ちかい分類を求めます。そのため、学習データが
SVM - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
Freeware† mloss:linear-svm, mloss:support-vector-machines, mloss:svm, mloss:support-vector-machine SVM Software @ www.svms.org LIBSVM (C) Weka LibSVM (WLSVM) LIBLINEAR：大規模計算用，L1/L2損失 (C/C++) liblinear2scipy：pythonラッパー SVM perf, SVM light (C) Tree Kernels in SVM-light SVM python：pythonインターフェース Algorithm-SVMLight：perlインターフェース LaSVM：近似オンライン学習の利用による高速化 svmsgd @ Léon Bottou：確率的勾配降下法の利用 Pegasos AI-Categ
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