この記事は 機械学習の数理 Advent Calendar 2018 の 11 日目のための記事です. 間に合いましたか? この記事について McInnes らによる "Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP)" を読み, その解説を試みます. UMAP は t-SNE のようにデータの次元削減とその可視化を提供する手法です. t-SNE よりも可視化の結果がより良く見える (同じクラスタはよりまとまっている) ことや, データを fuzzy topology というこれまで使われてこなかったけど数学的裏付けがあってイケてる方法で表現したぜ! と言ってる点が目を引き, 読んでみようと思ったのですが, 圏論の言葉で書かれており読むのに苦労していたら12月になっていました. 機械学習界隈で圏論に馴染みがあることを仮定するのは無理が
医学部入試の不正問題について記者会見する順天堂大学の新井一学長(右)と代田浩之医学部長=東京都文京区で2018年12月10日午後4時51分、長谷川直亮撮影 「差別ではなく、男女間の差の補正と考えていた」。順天堂大は10日の記者会見で、医学部入試の2次試験で女子の受験生を一律に不利に扱ったことについて、文部科学省から指摘されるまで不適切との認識がなかったと明らかにした。開き直ったかのような釈明が相次ぎ、少なくとも10年前から続いた女子と多浪生への差別の根深さが浮かび上がった。 「受験生、保護者に多大な心配と迷惑をかけ、深くおわびする」。新井一学長は会見の冒頭、頭を下げて謝罪した。 順大は過去6年間の平均合格率が男子9.2%、女子5.5%で、男子の合格しやすさが女子の1.67倍だった。医学部を置く全国81大学で最も差が大きく、文科省が東京医科大(東京都)の不正入試発覚を受けて8月に実施した緊急
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