正則化をなるべく丁寧に理解する - 理屈編 - - 雑記 in hibernation
機械学習における正則化の原理と挙動を理解するため、手法の概要をまとめると共に、実際に正則化を用いた最適化をシミュレートして挙動を確認します。 今回の記事では -理屈編- と題して、正則化の着想から具体的な手法(L1,L2正規化)の解説までをまとめます。最適化のシミュレートは -実践編- と称した次回の記事で行います。 なお、この記事は個人的な備忘録として作成しています。 1. はじめに 1.1. 過学習と正則化 機械学習や統計学においてサンプルデータからモデルの学習を行う際、過学習（モデルの形状がサンプルデータへの適合に特化しすぎてしまい、真に推定したい分布からかけ離れてしまう現象）がしばしば問題になります。正則化は過学習を抑えるメジャーな手法の一つです。正則化の考え方はシンプルです。学習時に損失関数に正則化項を加え、これを目的関数として最適化を行います。これにより正則化項がパラメータの大
ガチでハンターハンター初めて読んだ｜ジスロマック
みなさまは……『HUNTER×HUNTER』という作品を読んだことはあるだろうか？ 『HUNETR×HUNTER』、週刊少年ジャンプにて1998年14号より連載を開始した冨樫義博による漫画作品。私はこれを……一度も読んだことがなかった。この話を誰かにするたび、「えっ！？ハンターハンター読んだことないんすか！？」と言われる。 むしろ私は、この「えっ！？ハンターハンター読んだことないんすか！？」という会話の煩わしさを潰したかったのかもしれない。 という訳で、ハンターハンターを知らない俺の目の前でハンターハンターネタが擦られている状況が許せなかったので、全巻買って読みました！ 別に連載開始に合わせて読み始めたとかそういう訳ではないんですが、まぁなんかちょうどいいタイミングでしたね。 今回の記事では「ハンターハンター1巻から37巻までの好きなシーンを1巻につき1つ振り返る」という形で進めていこうと
ニューラルネットワークの理論（逆伝播）
こちらのコンテンツは最新の情報ではない可能性があります。無料で学べる最新のコンテンツは Python&機械学習入門コース や 脱ブラックボックスコース をぜひご利用ください。 ニューラルネットワークの数学（逆伝播） 本章では、前章で学んだ順伝播の計算、目的関数の知識から、どのようにニューラルネットワークではパラメータの更新を行うのかについて学びます。次章からの実装に移る前にニューラルネットワークの学習の一連の流れを理解することをゴールとします。 勾配降下法 それでは前章でお伝えした、ニューラルネットワークの計算の流れをアニメーションで確認しましょう。 パラメータの初期値をランダムに決定 順伝播の計算 : 予測値 yyy の算出 損失の計算 : 損失 L\mathcal LL の算出 勾配の計算 : 勾配の算出 パラメータの更新 : 勾配を用いて重みを更新 2 ~ 5 を繰り返し、最適なパラ
横浜で星空を撮影しよう@根岸森林公園～観測と撮影ポイント | 星空部～スマホで星をもっと身近に
根岸森林公園の基本情報 基本情報 1886年に開設。翌年に日本初の西洋風の競馬が開催された競馬場の跡地です。第二次大戦後は米軍に接収されゴルフ場として整備されました（米軍専用ですが）。1969年以降、エリアごとに順次解放され、1977年公開、1982年以降は現在の敷地になっているようです。 公園内には一部米軍施設が一部あり立ち入り禁止区域もありますが184,000㎡と広大な公園です。ジョギング、ウォーキング、ペット散歩、などの日常生活だけでなく、桜の名所としても有名な公園です。あとユーミンの歌で有名な「ドルフィン」もご近所ですよ～ 所在地 横浜市中区根岸台１－３ 面積 184,059㎡ 公開 1977年9月24日 施設 散策路、草地広場、桜山、梅林、自由広場、遊具広場、旧一等馬見所 トイレ、自動販売機あり 写真～旧一等馬見所 根岸森林公園の公式HPはコチラ↓
尖度の解説~グラフから意味を読み取る~ | マサムネの部屋
尖度についての解説をします。正規分布と比べたときの裾野の重さを表す量と説明されたりします。また、確率分布の情報を知る為にモーメントを計算するわけですが、その一環として計算されたりもします。 この記事では、いくつかの確率分布に対して尖度を計算し、グラフを重ねて描く事で尖度が裾野の重さを表している事を確認します。 参考文献は定番の東大出版の本です。 尖度の定義 確率分布の期待値を\( E[- ] \)で表し、平均と分散を\( \mu , \sigma ^2 \)で表します。尖度\( \alpha _4 \)は以下の式で定義されます。 $$\begin{eqnarray} \alpha _4 =\frac{ E[(X-\mu)^4 ]}{\sigma ^4 } \end{eqnarray}$$ 正規分布の尖度が3なので1、正規分布を基準に考える為に、\(\alpha _4 -3 \)を定義に採用
統計検定２級に楽に合格する方法 - Qiita
この記事について 先日統計検定２級を受けました。自己採点で合格点を採れていた（７割強）ので、勉強前の自分に伝えるつもりで勉強方法についてメモを残します。 勉強のコツは「深く考えないこと」 基礎統計学で使う公式にはオーバーテクノロジーが使われています。 たとえば以下は標準正規分布の確率密度関数の式です。あきらかに初学者の理解を拒んでいます。 f(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi \sigma^2}} \exp \left(-\frac{(x - \mu)^2} {2\sigma^2} \right) \hspace{20px} (-\infty < x < \infty) 初めて教科書を見たときは面食らいましたが、別に今この式自体を理解する必要はありません。統計学の公式には少なくとも普通の大学の１・２年次では理解できない数学が使われているので、今頑張って考えても徒労におわるだ
統計検定2級問題解説 ～2021年6月実施～ （問1～問12） - あつまれ統計の森
過去問題 過去問題は統計検定公式問題集が問題と解答例を公開しています。こちらを参照してください。 統計検定2級（2021.06）【問題】（統計検定公式）＜※期間限定＞ 統計検定2級（2021.06）【正解】（統計検定公式） 問1 解答 （歪度） $\boxed{ \ \mathsf{1}\ }$ ① 歪度は，右に裾が長い分布では正の値になり，左に裾が長い分布では負の値になる。 問題のグラフは全体的に右に裾の長い分布となっている。 問2 解答 （年次変化率，幾何平均） $\boxed{ \ \mathsf{2}\ }$ ② 時点(年，月など) $t$の観測値を$y_t$としたとき， 年次変化率 $(y_{t+1}-y_t)/y_t$ または $y_{t+1}/y_t-1$ $t$年$(1950\le{t}\le1954)$の観測値を$y_t$，年次変化率を$r$としたとき，変化率の平均は幾何
「アイカツ！」声優・諸星すみれ、大橋彩香、沼倉愛美がセリフ披露！『アイカツ！ 10th STORY ～未来へのSTARWAY～』公開記念舞台あいさつ｜シネマトゥデイ
「アイカツ！」声優・諸星すみれ、大橋彩香、沼倉愛美がセリフ披露！『アイカツ！ 10th STORY ～未来へのSTARWAY～』公開記念舞台あいさつ 『アイカツ！ 10th STORY ～未来へのSTARWAY～』公開記念舞台あいさつに、諸星すみれ（星宮いちご役）、大橋彩香（紫吹蘭役）、沼倉愛美（藤堂ユリカ役）、木村隆一監督が登壇。 〜見どころ〜 カードゲームを原案に、アイドル養成校に通うアイドルたちを描いたアニメの放送開始10周年を記念して制作された劇場版。スターライト学園高等部の卒業を半年後に控えたアイドルたちが、将来について思いをめぐらす。ボイスキャストを諸星すみれ、田所あずさ、大橋彩香などが担当。監督を本シリーズに携わってきた木村隆一が務める。 〜あらすじ〜 スターライト学園高等部3年生の星宮いちご、霧矢あおい、紫吹蘭たちは卒業を半年後に控え、これからも続くアイドル活動を思い描いて
【公式】名探偵コナン「二十年目の殺意 シンフォニー号連続殺人事件」｜ シーズン５ 第１７４話
名探偵コナンのアニメを無料公開中！ ★チャンネル登録★はこちら⇒https://bit.ly/2Vhl7Ar #名探偵コナン #コナン #コナンop 【作品概要】 高校生探偵・工藤新一は、警察もお手上げの難事件を次々と解決するほどの頭脳の持ち主。ある日、幼なじみの毛利蘭と遊園地に遊びに行った時、黒ずくめの男達による怪しげな取引を目撃する。しかし、その仲間に見つかり謎の毒薬を飲まされると、薬の作用でなんと小学1年生になってしまう。困り果てた新一は、隣に住む発明家・阿笠博士の助けを得て、黒ずくめの男達の行方を追うため「江戸川コナン」と名乗り自らの正体を隠す。そして、探偵事務所を営む毛利蘭の家に潜り込むことにした。はたして、新一の体は元に戻るのか!?黒ずくめの男達の正体は!!数々の謎に満ちた怪事件をめぐり、小さな名探偵コナンの活躍が始まった! 【あらすじ】 クイズに応募したコナンたちは
Vixen 天体望遠鏡 ファインダーアイピース100 | ビクセン Vixen
接眼レンズ型ファインダー 焦点距離100mmの簡易接眼レンズです。十字線を装備しており、観察用接眼レンズと差し換えて使用することで、ファインダーとして使用できます。焦点距離が長いため低倍率が得られ、ファインダーとして使用できる広い範囲を見ることができます。 焦点距離600mmの望遠鏡に使用した場合 倍率 ＝ 望遠鏡の焦点距離600 ÷ ファインダーアイピースの焦点距離100 ＝ 6倍 調整不要 接眼レンズと差し換えて使用するため、初心者には難しいファインダーの光軸合わせをせず、すぐに使用できます。十字線に目標物を入れたら、観察用接眼レンズと差し換えてピントを合わせ直して観察します。
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10.1: Introduction to Neural Networks - The Nature of Code
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