発端 モナドの正体が分かると、 次はモナドを実装してみたくなるものです。 という訳で試しに Python でモナドを実装してみましょう。 別にどんな言語でも構わないのですが、 クロージャや部分適用が簡単に使えない言語では本質的でないところで苦労する羽目になるので、 今回は Python を使うことにしました。 なお、今回作成した Python によるモナドの実装は GitHub で公開中です。 方針 モナドの具体例で一番簡単なものは Maybe でしょう。 まずは Maybe を Python のクラスとして実装して、 そこから一般的なところを括りだして Monad クラスを作ることにしましょう。 モナドの構成要素は以下の3つです: 普通の値をモナドにラップするための型 m普通の値を m にラップするための関数 returnモナドでラップされた普通の値を取り出して処理を行う演算子 >>=

はじめに これから結婚式を控えている新郎新婦様、結婚式のプロフィールムービーを自分たちで作成してみませんか？プロフィールムービーは、ゲストにお二人のこれまでの歩みやエピソードを紹介する大切な演出です。今回は、プロフィールムービーの作成に役立つ情報やおすすめのテンプレートサイトを紹介します。 プロフィールムービー作成の基本 必要な素材を準備する プロフィールムービー作成には、写真や動画、テキストなどの素材が必要です。お二人の思い出の写真や、親しい友人からのメッセージ動画などを集めておきましょう。 構成を考える ムービーの構成を決めることも重要です。例えば、出会いのエピソード、デートの思い出、プロポーズの瞬間など、時系列に沿ってストーリーを作ると見やすくなります。 おすすめのテンプレートサイト NONNOFILM NONNOFILMは、2008年から続く老舗のブライダルムービーテンプレートサイ

今回は、4.1.4のフィッシャーの線形判別を試してみました。これは、他の手法と少し毛色が違う感じがします。まず、D次元の入力ベクトルxを（4.20）で1次元ベクトル（スカラー）に射影します。ベクトル同士の内積なので結果はスカラーで、wはxを射影する方向を表します。 フィッシャーの線形判別は、射影後のデータの分離度をもっとも大きくするようなデータの射影方向wを見つけるという手法だそうです。 クラス1のデータ集合C1の平均ベクトルとクラス2のデータ集合C2の平均ベクトル（4.21）をw上へ射影したクラス間平均の分離度（4.22）を最大にするwを選択するのが1つめのポイントのようです。式（4.22）の左辺はスカラーです（フォントの違いがわかりにくい）。 wは単位長であるという制約のもとで（4.22）を最大化するようにラグランジュ未定乗数法で解くと、 という解が得られます（演習4.4）。これは、ベ