やりたい事 データが与えられたときに予測をしたいのですが、 そのためには、データにフィットする曲線を求めればよさそうです。 出力値が入力値の関数で表せるならば、新たな入力に対して予測ができます。 単なる点推定ではなく、不確実性を表現できると予測としては最高です。 これがベイズ線形回帰で実現できます。 概要 本記事では説明することが多いので、流れを説明します。 実際の項目とは異なります。 「モデルの決定」どんなモデルを使うか決めます。 「パラメータの導出」モデルのパラメータを訓練データから求めます。 「モデル選択」ハイパーパラメータ の値についてざっくり検討します。 「過学習と正則化」過学習と正則化について簡単に触れます。 「最尤推定」確率モデルについて最尤推定します。 「事後分布とMAP推定」事後分布を求め、MAP推定します。事前分布を2パターン設けて説明します。 「予測分布」予測分布を導

当方、20代女性である。 先日ついうっかり足を捻挫してしまい、しばらく松葉杖生活となった。 その際に気付いたことがあるので書き留めておこうと思う。 「男性はぶつかってくる」 男性は駅や街の雑踏でぶつかってくる。それは女性を無意識に見下していて、避けないからだ。 これは女性なら多かれ少なかれ心のなかに共有された理解であると思う。私もそう思っていた。 もちろんわざわざぶつかってくる一種の変態もいる。彼らを置いておいて、男性一般に関しての話だ。 あくまでも個人ではなく集団としてである。 「日本人は酒が弱い」「日本人は清潔を好む」 これらは集団としては成立するが、これを個人個人に還元しようとするのはナンセンスだろう。あくまでもマクロな話であると念を押しておく。 私が気付いたのは、「女性はぶつかってくる」ということである。 私は定期の関係で新宿や秋葉原でよく下車するため、コロナ禍の中でも雑踏を通る機

昨今のデータサイエンティスト求人の高給に釣られてこれからデータサイエンティストになろうとしてる人の多くは、望むような収入にありつけないと思う。 理由は簡単で、日本にはびこるITベンダとは名ばかりの人売りベンダが、こぞって「データサイエンティスト募集！未経験応募可！」求人を出しまくってるから。 こいつらこそが日本のプログラマの地位と待遇を貶めてきた悪の親玉、ITに巣食う病理、悪性リンパ腫、諸悪の根源。 多くのデータサイエンティストの卵たちが、3〜5年後には「こんなはずじゃなかった」と唇噛み締めてる姿が手に取るように浮かぶ。 今後どういうことが起こるかというと、まずはこういう人売りITベンダがかき集めたド素人を適当にラッピングして”でーたさいえんてぃすと”に仕立て上げ、IT音痴のバカなユーザー企業に高価な値札を付けて大量に売りさばく。 そうするとどうなるか。 「データサイエンティストって役立た

概要 『Observable は単なる非同期データストリームにおけるモナドのインスタンスだよ。何か問題でも？』 まともな概要 つまり、Reactive Extensions (Rx) って何だ？ ということでウェブをガサゴソと漁っていたところ、オンライン講義サービス Coursera の Principles of Reactive Programming に行き当たった。この講座では、Rx の主要開発者の一人である「双対おじさん」こと Erik Meijer 氏自らが一部の章を担当し、Rx の理論的側面を講義している。 この講座の大きな特徴は、Rx を（命令型プログラミングではなく）関数型プログラミング (FP) の側から解き明かしていくことにある。 こう書くと奇をてらっているように見えるかもしれないが、実際には Rx は FRP (Functional Reactive Program

こんにちは。エンジニアの小椋です。 最近になって初めてTypeScriptを使う機会があり、TypeScriptもっと使おう！😠😠😠と思ったので、今回はVue.jsでTypeScriptを使う方法を紹介したいと思います！

akiyoko です。 この記事では、私が執筆した Django の同人誌「現場で使える 基礎 Django」で説明しきれなかった部分の加筆・補足をしています。まだ本を読んでいない方にも読める記事になっていますので、ご安心を。 補講その２として今回は、「無料版 PyCharm で Django 開発環境を構築するまでの手順」 について取り上げます。 記事の前半で「PyCharm」の概要や利点、「Professional 版」と「Community 版」（「CE」と略されます）のエディションの違い、Professinal 版のライセンスと料金体系を説明し、後半で無料版の「PyCharm CE」を使って Django の開発環境を構築するまでの手順を解説します。 同人誌を購入済みの方のために補足すると、技術書典4 で頒布したバージョン（v1.0.0）の「付録A：macOS の Python 3

storyboad上のSegueで画面遷移をつないでいった場合、UINavigationControllerに含まれるViewControllerは自動でナビゲーションバーが表示されて、そこにタイトルとかバーボタンをとかを配置することができるのだけど、コードから遷移させた場合storyboad上ではどことも繋がっていないViewControllerとして表現されてしまって、実際はUINavigationControllerの中にいてナビゲーションバーとかがあるのにそれが表示されていない、ということが起こる。 そんなViewControllerの場合以下のようにしてやればstoryboard上にナビゲーションバーを表示でき、IB上でタイトルやボタンを配置することができます。 storyboard上でViewControllerを選択する。 Attributes inspectorでSimul

JavaScriptでは、オブジェクトが格納されている変数を他の変数にコピーすると、そのオブジェクトへの参照がコピーされる。 そのため、元となるオブジェクトの値を変更すると、コピー先のオブジェクトにも変更が反映されてしまう。逆も然り。 let obj1 = {value:'hoge'}; let obj2 = obj1; obj1.value = 'fuga'; console.log(obj2); // { value: 'fuga' } だがES2015で追加されたObject.assign()を使うと、参照ではなく値をコピーできる。 値が同じだけの全く別のオブジェクトなので、一方で行った変更の影響は、もう一方には及ばない。 let obj1 = {value: 'hoge'} let obj2 = Object.assign({}, obj1); console.log(obj2);

ぐぐるとだいたいどの人もこう書いてる /Applications/eclipse/eclipse -cleanこれじゃダメだった。 これでいけた。 /Applications/eclipse/Eclipse.app/Contents/MacOS/eclipse -clean

今、NHKのあり方に関する議論が再燃している。12月6日、受信料制度について規定した放送法64条1項について、最高裁は「憲法に違反しない」とする判決を下した。当サイトで12月14日に掲載した記事「NHK受信料制度､｢合憲｣でも山積する課題」には130を超えるコメントが寄せられ、その多くが受信料制度に対してネガティブなものだった。だが、メディア環境が激変しつつある今、NHKにはどういった意義や強みがあるのか、受信料制度はどうあるべきなのか。内外からNHKを見続けてきた元NHKアナウンサーでジャーナリストの堀潤氏に聞いた。 ――12月6日、受信料制度について規定した放送法64条1項について、最高裁は合憲とする判断をし、さまざまな意見が飛び交っています。この点についてどう考えていますか？ 司法のお墨付きを得て「そういう仕組みですから、受信料をいただきます」というアプローチしかできていないのは大問

CocoaPodsとは CocoaPodsとは、定番のCocoaの依存管理マネージャーです。アプリ開発で煩雑となりがちな外部ライブラリの管理を、簡単な記述とコマンドだけ支援するものです。 https://cocoapods.org/ ざっくりと外観してしまうと・・・CocoaPodsは、Podfileに記述されたライブラリを、メタ情報をもとにダウンロードし、それらをまとめたPodsプロジェクトを生成します。 そして、ワークスペースの仕組みを利用して、既存のプロジェクトから、これを参照できるようにしています。 以下、動作について詳しく見ていきます。 2 インストール及び管理情報 (1) インストール Macには、あらかじめRubyがインストールされているため、下記のコマンドでインストールできます。 $sudo gem update --system <=ruby gemを最新にする $sud

この記事は、前出の本に入れる予定だったコラムのうちの一つです。 正確にいうと、本に入れる予定だったけど、メイン側で締め切りをぶっちぎっていたら、コラムを追加できるような空気じゃなくなって、書くのをやめたものです。 本の宣伝を兼ねて、没にしたコラムに日の目を見させて、あわよくば第二版で入ればいいなー、という内容です。 データサイエンティストの頭の中「偉い人たちは頭がおかしい」と言っても、それは相対的なものであるため、比較対象であるデータサイエンティストの頭の中を覗いてみましょう。 データサイエンティストは組織におけるデータ活用状況について、レベル分けして考えます。そして、基本的に前のレベルが実現できなくては、次のレベルに進むことはできないと考えています。 以下のレベル分けは私が適当に思い描いているものですが、同業者なら大よそ一緒なんじゃないかと思います。 Lv0: データ収集、ログ設計Lv1

本体のアップデート コンソールから conda update conda と打つ。 パッケージ一式のアップデート コンソールから conda update --all と打つ。アップデートされるパッケージの一覧が表示されるので、問題なければyと打ちReturn。 Pythonのバージョンのアップデート 3.4.2を3.4.3にアップデートする場合などは、 conda update python と打つ。3.4系から3.5系にアップデートする場合などは conda install python=3.5 と打つ。 参考 Anaconda FAQ — Continuum documentation python - Bulk package updates using Conda [Anaconda] - Stack Overflow Managing Python — Conda docume

pipでなんやかやパッケージを入れているのだが、これまで何をいれたのか忘れる。アップデートがあるとかそういったものは当然のように忘れる。ということで管理方法などを調べた。 パッケージの管理 まずはpipでできるコマンドから。 パッケージリストの表示 pip list 結果 click (6.6) cycler (0.10.0) decorator (4.0.10) entrypoints (0.2.2) first (2.0.1) ipykernel (4.3.1) 略 更新状況を知りたかったらオプションを追加する pip list --o 更新あるよというパッケージだけが出力される ipykernel (4.3.1) - Latest: 4.4.1 [wheel] ipython (5.0.0) - Latest: 5.1.0 [wheel] jupyter-client (4.3.0)

ブラックホールに吸い込まれた物がもつ物理的な情報が消失することで生じる「ブラックホール情報パラドックス」と呼ばれる難問を解消するため、ブラックホールや情報についてどのように考えれば良いかというアプローチについてムービー「Why Black Holes Could Delete The Universe – The Information Paradox」がアニメーションで簡単に説明しています。 Why Black Holes Could Delete The Universe – The Information Paradox - YouTube ブラックホールは宇宙最強の存在で、すべての星を原子レベルにバラバラに分解できるほどのパワーを持っています。これだけでも十分、恐ろしいブラックホールですが、宇宙そのものを消し去ってしまうような恐ろしい側面があると考えられています。 ブラックホールは

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データ分析だからといってデータとにらみ合っていても、実務で役立つ分析には結びつかない。それが データ＆ストーリー LLC代表の柏木吉基さんの持論です。 この考え方はどのような経験から生まれたのでしょうか。 日産での経験が今のスキルにつながっている一口にデータ分析といってもいろんなレベルがあります。 統計学を使ったデータサイエンティストのような専門家レベルもあれば、Excelや思考法を活用した日常業務で使えるレベルもある。私はどちらかといえば後者を鍛えられて、そのスキルを伸ばした延長に今があると思っています。 数字はもともと好きです。大学では理工学部に在籍し携帯電話の電波に関する論文を書いて卒業しました。もちろん大学の実験では多くのデータを扱います。しかし、これらのデータはあくまで実験の記録用として用いるに過ぎませんでした。データはビジネスでも威力を発揮する、と教えてもらったのはアメリカでM

2016.06.06｜最終更新：2017.11.16 説得力を持たせろ！無料の統計データが入手できる11サイト 統計データや市場調査のデータがあると、企画書や記事などの説得力が一気に高まります。 個人でデータを集めるのは大変ですが、ネット上には無料で利用できるデータがごろごろしています。 本記事では無料で利用できる統計データを公開しているサイトを11個紹介します。 1. レポセン こちらも同様にさまざまなカテゴリのデータを無料公開しています。 「調査のチカラ」にないデータを扱っていることもあります。 2. 生活定点1992 – 2014 / 博報堂生活総研 1992年から博報堂が実地している調査データが無料公開されています。 生活者の約1,500項目に及ぶデータを定点観測し続けたデータで、時代の変化に合わせた価値観や嗜好の変化を追うことができます。 10年以上に渡って同じ地域、同じ状況の調