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hdk_141のブックマーク (1,392)

  • 知的であるかどうかは、五つの態度でわかる。

    少し前に訪れた大学の先生から、面白い話を伺った。それは「知的な人物かどうか」という判断の基準に関するものである。 私達は「頭が悪い」と言われることを極端に嫌う。知性が人間そのものの優劣を決めるかどうかは私が判断するところではないが、実際知的であることは現在の世の中においては有利であるし、組織は知的な人物を必要としている。 だが、「どのような人物が知的なのか」ということについては多くの人々の判断が別れるところではないだろうか。 世の中を見渡すと、あらゆる属性、例えば学歴、職業、資格、言動、経済的状況などが「知的であるかどうか」のモノサシとして使われており、根拠があるものないもの含め、混沌としている。 だが、私がこの先生からお聞きした話はそういった話とは少し異なる。 彼は「人間の属性と、知的であるかどうかの関係はよくわかりませんが、少なくとも私が判断をするときは、五つの態度を見ています」 とい

    知的であるかどうかは、五つの態度でわかる。
    hdk_141
    hdk_141 2017/07/28
  • 勉強に役立ちそうなエントリの一覧 - 大人になってからの再学習

    このブログでカバーされている「勉強に役立ちそうなエントリ」の一覧です。 ★をつけたものは、書くときに頑張ったような気がするので、見て損は無いと思う。というもの。 ■ 理工系の大学学部生くらいを対象とした用語の説明 ・★ベクトルの内積とは - 大人になってからの再学習 ・★固有ベクトル・固有値 - 大人になってからの再学習 ・★log(1+x)のテイラー展開・マクローリン展開 - 大人になってからの再学習 ・★写像:単射、全射、全単射 - 大人になってからの再学習 ・★フーリエ変換 - 大人になってからの再学習 ・★フーリエ級数展開の式を理解する - 大人になってからの再学習 ・★フーリエ級数展開の式を理解する(2) - 大人になってからの再学習 ・★プログラミングで理解する反射律・対称律・推移律・反対称律 - 大人になってからの再学習 ・★群・環・体 - 大人になってからの再学習 ・★分散

    勉強に役立ちそうなエントリの一覧 - 大人になってからの再学習
  • 「頭の良いリーダー」と、「行動力のあるリーダー」どちらに人はついていくか。 | Books&Apps

    つい先日、ある会社で「リーダーとしての姿」に関する議論があった。 私はその議論をずっと観察していたのだが、ひとつの発見があったので、少し書いてみたいと思う。 議論のネタは、 「頭の良いリーダー」と、「行動力のあるリーダー」どちらに人はついていくか。 というものだった。もちろん両方兼ね備えているのが理想である。しかし、往々にして「頭で考えるタイプ」と、「まずやってみるタイプ」は両立しない。 果たして、どちらのリーダーに皆が、「自発的について行きたくなるか」という話だ。 当然のことながら、参加者の中から「頭の良い」とはどのようなことか、という質問が出た。 それに対して議長は、「計画をきちんと立て、勘ではなく数字を重視し、あまり間違えないリーダー」という姿を定義した。 一方、「行動力のある」とは、 「計画は最小限、まずは率先して自分がやってみて、直感的に判断する。よく間違えるが修正も早いリーダー

    「頭の良いリーダー」と、「行動力のあるリーダー」どちらに人はついていくか。 | Books&Apps
  • ゼロからはじめる三国志、五秒でわかる三国志 | はじめての三国志

  • 移動平均法による季節調整 with Excel

    Step 0シチュエーションの設定 2007年1月から2012年9月の6年弱にわたる月次の軽自動車販売台数のデータです。感覚的に,これは季節性や無作為性を強く含むであろうデータのように思われます。このデータを用いて,移動平均による季節調整をおこない,トレンドを確認します。 [データの出所: 日自動車販売協会連合会ウェブサイト ―url: http://www.jada.or.jp/contents/data/index09.html; リンク切れ]

  • マンガ文法鉄則その1

    いわゆる「マンガ文法」は、マンガを描く上で「分かりやすく伝えるための約束事」です。 いろいろ面倒で難しいような気がしますが、基的な事をザックリとまとめてみると案外単純です。 この7つをシッカリ守ってマンガが描かれていれば、「何が描かれているのか分かるマンガ」になるはずです。 ●鉄則その1 シーンの始まりには背景を描き、登場人物が何処にいるのか分かるように描く。 背景だけではダメ。背景の中に必ず人物を配置すること。

    マンガ文法鉄則その1
  • 統計解析 & R言語超初心者入門資料まとめ

    興味を持ち続けていた統計解析や、R言語の勉強をはじめました! まだまだ初歩の初歩ですが、この記事がいつか偉大な一歩になれるように頑張っていく所存ですw まずは、R言語や統計解析に関する入門記事や、モチベーションがアップしそうな記事をまとめていきます! (02/23 11:00) 初学者の人にお勧めな資料にフォーカスしてまとめ直し 🍮 [スライド] 統計学入門 統計学の全体像をつかむのに最適なスライドです。初歩…とはちょっと呼べないくらい内容が深いです! 🏈 [スライド] 初めての「R」 統計解析を始めるときにWindowsな方も、Macな方もとっつきやすのが『R』です。このRを完全初心者をターゲットに説明をしていただけている資料です。超わかりやすいです! 🍄 [デスクトップアプリケーション] R用のIDE: RStudioRStudio RStudioはR言語用のIDEです。Wind

    統計解析 & R言語超初心者入門資料まとめ
  • ベイズ統計入門 - どんな鳥も

    涌井良幸. 2009, 『道具としての ベイズ統計』, 日実業出版社, 東京. を読んでの覚え書きです.私の勝手な解釈・誤植・間違いなどあるかと思いますので,参照される際は原典にあたることを強くおすすめします. ちなみに,私の読んだベイズ統計の入門書のなかでは,このが一番,わかりやすさと専門性のバランスが程良いと感じました.実例で用いているのがExcelなのが,唯一の難点かもしれませんが… ベイズ理論とはダイナミックな統計手法 ・事前情報を取り込み,確率 (確率分布) を更新していく柔軟さ ・階層モデルで多数の分布を融合 ・「真の母数」自体を確率変数として考える 例えばコイントスをしたとして,表裏の出る確率が不明であっても,事前知識によって値を設定して計算できる.また,計算をくり返すなかで事前知識を更新していき,よりもっともらしい確率モデルに近づけていける. 言い換えると,母集団におけ

    ベイズ統計入門 - どんな鳥も
  • FINDJOB!終了のお知らせ | FINDJOB!

    FINDJOB! 終了のお知らせ 2023年9月29日にFINDJOB!を終了いたしました。 これまでFINDJOB!をご利用いただいた企業様、求職者様、様々なご関係者様。 大変長らくFINDJOB!をご愛顧いただき、誠にありがとうございました。 IT/Web系の仕事や求人がまだ広く普及していない頃にFind Job!をリリースしてから 約26年間、多くの方々に支えていただき、運営を続けてまいりました。 転職成功のお声、採用成功のお声など、嬉しい言葉もたくさんいただきました。 またFINDJOB!経由で入社された方が人事担当になり、 FINDJOB!を通じて、新たな人材に出会うことができたなど、 たくさんのご縁をつくることができたのではないかと思っております。 2023年9月29日をもって、FINDJOB!はその歴史の幕を下ろすこととなりましたが、 今後も、IT/Web業界やクリエイティブ

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  • マンダラート

    マンダラートはアイデアを広げる&掘っていく為のツールです。 ノートでのアイデア出しに比べ、8個のマスを埋める必要があるので強制力が生まれアイデアが出やすい。思いついたアイデアを「次の紙」の中心に置くことで、マインドマップのようにアイデアを掘っていける。などの特徴があります。 始め方 9マスの中央に考えたい内容を入力します。 残りの8マスにアイデアを入力していきます。 9マス全て埋まったら、広げたいキーワードで「次の紙」ボタンをクリック。 再び周りの8マスを埋める。 この作業を繰り返すことで、芋づる式にアイデアをひねり出します。最後に全てのキーワードを眺め、アイデアを組合せたりして選定します。 詳しい流れはこちら アイデア出しの秘密兵器「マンダラート」の無料WEBアプリ始めました 理系マインドマップ!?マンダラートはじめてガイド 7つのポイント ポイント アイデア出しとアイデア選定を同時に行

    マンダラート
  • 仏教の悟りを解説したDr.苫米地の動画が凄い

    日常でも頻繁に使う「悟った」って言葉。深く理解した時や何となく洞察した時なんかに使います。語源は恐らく釈迦の悟りなんでしょうが、釈迦は何を悟ったの?悟りってなに?と、いろいろ悟りについて調べ始めると、調べれば調べるほど訳が分からなくなります。 仏教は宗教なんですが、他の宗教みたいに神を信じましょう!じゃなく、哲学なんですね。 釈迦の悟りについて、仏教については、マッドサイエンティストDr.苫米地の説明が凄く分かりやすい。エンジニアとか理系の人には特に腑に落ちる説明で、数学的でアルゴリズミック。 『超天才Dr.苫米地のスピリチュアルのウラ』では、あのスピリチュアリストの江原さんが批判されてるので、見る人によっては不快かもしれないし「江原さんはいい話沢山してくれて役立つのにDr.苫米地は自慢っぽい!」って人格的なとっつきにくさ、あるかもしれないですが、天才なんでしょうね。慣れると笑えます。 超

    仏教の悟りを解説したDr.苫米地の動画が凄い
  • 私が部屋の収納とインテリアに目覚めるキッカケとなったブログ - 僭越ながら【1テーマの本を30冊読んで勉強するブログ】

    2015/3/9追記:インテリアや収納のを読んで、気に入ったアイデアをメモするブログを始めました! sclo-b.hatenablog.com インテリア大好き。収納考えるの大好き。 きっかけは、ブログとの出会いでした。 感謝の意も込めて、私がいつもお世話になってるブログを紹介します。 [スポンサーリンク] なんかごちゃごちゃしている我が家。色のセンスが悪いのか? そんな時に出会ったブログがこちら。 シンプルモダンインテリア? 画像お借りしました。 これ絶対白黒写真だよ!と思ったら、白と黒しかないおうちの写真なんですね。当にすごい。感動。まさにシンプル!モダン!ご自分でラベルなどデザインされていてます。私も真似してラベル手作りしました。(アナログだけど^_^; こちらは茶と白。 -Natural zakka- Lovely Style* 画像お借りしました。 茶と白に揃えると、こんなに

    私が部屋の収納とインテリアに目覚めるキッカケとなったブログ - 僭越ながら【1テーマの本を30冊読んで勉強するブログ】
  • 離婚直後の男性が綴った「結婚に関する20のアドバイス」が大反響を呼ぶ / Facebookでのシェアが11万件超え! | ロケットニュース24

    » 離婚直後の男性が綴った「結婚に関する20のアドバイス」が大反響を呼ぶ / Facebookでのシェアが11万件超え! 特集 現在、ネット上で大反響を呼んでいる「結婚に関するアドバイス」をご存じだろうか。これはある男性が綴ったものなのだが、Facebook に公開後、わずか1カ月で11万4600件以上シェアされ、「いいね!」の数は1万3700人を超えているのだ。 書いたのは、16年間連れ添ったと2013年7月に離婚したばかりだというジェラルド・ロジャーズさん。「私が男女関係のプロでないことは確かですが、愛する女性を失い、16年間の結婚生活が終わりを迎えた今、やっておけば良かったと思うことがあります」という書き出しで、離婚直後に感じたことが20項目に渡って綴られている。 今まさに夫婦の危機を迎えている人だけでなく、これから結婚する人たちにとっても何か参考になることが見つかるかもしれない。

    離婚直後の男性が綴った「結婚に関する20のアドバイス」が大反響を呼ぶ / Facebookでのシェアが11万件超え! | ロケットニュース24
  • オンラインで無料で読める統計書22冊|Colorless Green Ideas

    はじめに 今回は、ウェブを通じて無料で読むことができる統計に関する書籍を紹介したい。英語で書かれたが多いが、日語で書かれたも若干ある。 入門書 まず、統計の初学者のために書かれた入門書を紹介したいと思う。 福井正康 (2002). 『基礎からの統計学』基礎から扱っている統計の入門書である。統計を扱う際に必要となる場合の数、確率などについて詳しく説明している。理解を助けるための演習問題とその解答がついている。統計処理用のソフトとしてはExcelを使っている。同じサイトに社会科学系の学生向けの数学の教科書もある。 小波秀雄 (2013). 『統計学入門』基礎から扱っている統計の入門書。内容としては、記述統計、確率、確率分布、簡単な推定・検定、相関と線形回帰などがある。確率や確率分布などの理論的な話が占める分量が多いので、分量のわりには、具体的な統計手法はあんまり載っていない。もちろん理論

    オンラインで無料で読める統計書22冊|Colorless Green Ideas
  • ふるほん住吉

    福岡で古屋「ふるほん住吉」の店主をしつつ、ブロガー/イラストレーター/執筆業などをしながら自由気ままに暮らしています。著書:福岡路上遺産(海鳥社)、福岡穴場観光(書肆侃侃房)、山田全自動でござる(BOOKぴあ)など

    ふるほん住吉
  • ウイスキーを飲みながらロックを聴く。それがいい。厳選10曲 - Rocketboy Digital

    ウイスキーを飲む人が少ないような気がする。男性でも少ないのだから、スコッチやバーボンが好きだという女性には出会ったことがない。何故なんだ。おそらく最初が肝心なのだ。シングルモルトでもブレンデッドでも、まずは12年ものから飲んで欲しい。そしてチョコレートをかじりながら飲もう。ウイスキーとチョコレートは相性がいい。 あと居酒屋やバーで話せない話題が音楽の話題だ。音楽、特に洋楽のロックなんて誰も知らないのが現実だ。ウイスキーを飲む時はやっぱりロック、ロックンロールが聴きたくなる。だから家で飲む時が結構楽しい。好きなウイスキーを、好きな飲み方で、好きなものをかじりながら、好きなロックを聴く。 これが最高なのだ。 Van Halen - Take Your Whiskey Home まずはヴァン・ヘイレン。イントロからしてかなりヤバイ。このかっこ良さは異常だ。やっぱりこの曲聴いたらバーボンが飲みたく

    ウイスキーを飲みながらロックを聴く。それがいい。厳選10曲 - Rocketboy Digital
  • LINE 執行役員 葉村より、LINEの広告事業が目指す「CHANGE」 - ブログ | LINE Biz-Solutions

    担当者に相談しませんか? 各種サービスのはじめ方や費用について、今すぐ相談できます。LINEヤフーの担当者が丁寧にお答えいたします。 メッセージMESSAGE "W!th"をテーマに、 LINEヤフーは 皆さまのビジネスの成長を支援します。 2023年10月、弊社は「LINEヤフー株式会社」として新たなスタートを迎えました。 コミュニケーションアプリの「LINE」、検索ポータルの「Yahoo! JAPAN」を中心に日最大級のユーザー数を抱える企業として、 企業や店舗、そしてパートナーの皆さまと共に手を取り合いながら、ビジネスの成長を支援して参ります。

    LINE 執行役員 葉村より、LINEの広告事業が目指す「CHANGE」 - ブログ | LINE Biz-Solutions
  • 計算の裏技(速算術)@受験の月

    速算術について 願望 わずかな工夫で計算式を見る目が変わる強力な計算技巧があるにもかかわらず、何故学校で教わらないのか。まだ基計算能力が固まっていない小学生低学年には早いかもしれないが、中学生以上の日人には常識であって欲しい。 意義 数学の試験では最終的には計算スピードがものを言う。速算術は計算そのものの時間を短縮する以上に、筆算を書く必要がなくなることによる時間短縮効果が大きい。複雑な計算を避け、計算回数を減らすことで、計算ミスの減少にも貢献する。受験で役立つのはもちろん、実生活でも役立つ。 訓練 速算術は単に方法を知っているだけでは実戦で使えない。気に入ったものを普段から意識して使うようにして、少しずつ使えるものを増やしていく。慣れてきたら、複数の技巧を組み合わせて使うこともできるようになる。 原理 原理はほとんど省略した。特に掛け算の速算の原理は展開・因数分解が背景にあるので、中

  • 統計の基本事項

    トップページ→研究分野と周辺→システムの評価→ 基統計量 平均(算術平均)値は、(データ値の総和)÷(データ数)となる。(或るデータの値)-(平均値)を、そのデータの偏差という。偏差の絶対値の大きいデータが多ければ、そのデータ群はばらつきが大きい。データ群のばらつきの大きさを単純に偏差の総和とすると、偏差には正負があるので相殺されてしまう。 そこで、各データの偏差を二乗する(こうすれば必ず正の値になる)。(各データの偏差の二乗の総和)÷(データ数)をそのデータ群の分散と呼び、ばらつきの大きさを表す。また、分散の平方根を標準偏差という。英語では偏差はDeviation、分散はVariance、標準偏差はStandard Deviationとなるので、標準偏差はS.D.と略記される事も多い。 統計の最も基的な量である基統計量としては、他に最大値、最小値、範囲(最大値-最小値)、中央値(デ

  • Webデータ分析&データサイエンスで役立つ統計学・機械学習系の分析手法10選 - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ

    追記 2016年3月に以下の記事によってこの内容はupdateされています。今後はそちらをお読み下さい。 主に自分向けのまとめという意味合いが強いんですが(笑)、僕が実際に2013年6月現在webデータ分析&データサイエンスの実務でツール・ライブラリ・パッケージを利用しているものに限って、統計学・機械学習系の分析手法を10個挙げて紹介してみようと思います。 追記 回帰分析(特に線形重回帰分析) 独立性の検定(カイ二乗検定・フィッシャーの正確確率検定) 主成分分析(PCA) / 因子分析 クラスタリング 決定木 / 回帰木 サポートベクターマシン(SVM) ロジスティック回帰 ランダムフォレスト アソシエーション分析(バスケット分析・相関ルール抽出) 計量時系列分析 おわりに おまけ1:「素性ベクトル+分類ラベル」なるデータ前処理 おまけ2:グラフ理論*10 {igraph}パッケージでグラ

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