第1楽章「ポリリズム」――「題名のない音楽会」で“アイドル交響曲”
あのアイドル名曲が交響曲に！――テレビ朝日の番組「題名のない音楽会」が、5月20日の放送で「アイドル交響曲 イ長調」を披露する。 番組おなじみのアレンジャーが「次世代に遺すべき21世紀の新しい交響曲を作成」し、腕を競うというもので、第1楽章「ポリリズム」、第2楽章「会いたかった」、第3楽章「ミスター」、第4楽章「世界に一つだけの花」といった具合だ。 出演者は、作編曲家の渡辺俊幸さん、たかしまあきひこさん、丸山和範さん、三宅一徳さん。東京フィルハーモニー交響楽団による「交響曲第9番」の演奏も。放送は午前9時から。 advertisement 関連記事 「題名のない音楽会」にすぎやまこういち氏 ドラクエ序曲など演奏 10月9日の「題名のない音楽会」はドラクエ音楽のすぎやまこういち氏がゲスト。ドラクエの「序曲」「この道わが旅」など名曲の演奏もある。 眠れそうならボタンを押しておやすみなさい 「お
Rでちゃんとしたクロス集計表を出力する関数 - はやしのブログ Rev.3
Rで困ることはもうほとんどないのですが，唯一致命的なのが，まともなクロス集計表を出力する関数がないことです。論文で標準的な形式の，周辺度数込みで度数と行パーセントを並べているだけのものでいいんですが，tableやらprop.tableやらaddmarginsやらを駆使してもなかなか思い通りのものが作れない。gmodelsとかのCrossTable関数は悪くはないんですが，返り値がtableじゃない，オプションをいっぱい指定しないと好みのものができない，3重クロス表に非対応，など不満点はけっこう多いです。 パッケージでいい関数が作られてないか，数年間探し続けてたんですが，ラチがあかないので作りました。 使い方は簡単です。 > # 擬似データ作成 > 性別 <- factor(rbinom(1:1000, 1, 0.5), labels=c("男性", "女性")) > 年齢 <- facto
動く隠れマルコフモデル（導出編・前編）- 動く PRML シリーズ（３） - Next MIDI Project
やりたいこと 動く PRML シリーズ、第３回は隠れマルコフモデル (hidden Markov model, HMM) です。混合ガウス分布 (GMM)、変分混合ガウス分布 (VB-GMM) に続き第三回です。 反復繰り返し型の機械学習アルゴリズムを理解するには大きく分けて二つの方法があります。一つ目はもちろん、 更新式を導出すること。 反復アルゴリズムの理論的性質はすべて更新式の形に反映されています。従って、この更新式を自力で導出することはとても勉強になります。 そして、二つ目は、 各イテレーションの内容をグラフにプロットし、実際の挙動を確認すること。 本シリーズでは、更新式の導出・各イテレーションのプロット、の二本立てで機械学習アルゴリズムを深く理解することをめざします。 以下で早速、HMM の生成モデルについて解説していきたいと思います。 生成モデル はじめに、隠れマルコフ系列の尤
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