数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 - Qiita
巷ではDeep Learningとか急に盛り上がりだして、機械学習でもいっちょやってみるかー、と分厚くて黄色い表紙の本に手をだしたもののまったく手が出ず（数式で脳みそが詰む）、そうか僕には機械学習向いてなかったんだ、と白い目で空を見上げ始めたら、ちょっとこの記事を最後まで見るといいことが書いてあるかもしれません。 対象 勉強に時間が取れない社会人プログラマ そろそろ上司やらお客様から「機械学習使えばこんなの簡単なんちゃうん？」と言われそうな人 理系で数学はやってきたつもりだが、微分とか行列とか言われても困っちゃう人 この記事で行うこと 数学の基礎知識に慣れるための、数式が最初から出てこないプログラマ向けの数学入門書の紹介 機械学習の初学者には鉄板の、オンライン講座（MOOC）の機械学習コース紹介 環境 WindowsでもMacでもLinuxでも大丈夫(MATLAB/Octaveというツール
CodeIQについてのお知らせ
2018年4月25日をもちまして、 『CodeIQ』のプログラミング腕試しサービス、年収確約スカウトサービスは、 ITエンジニアのための年収確約スカウトサービス『moffers by CodeIQ』https://moffers.jp/ へ一本化いたしました。 これまで多くのITエンジニアの方に『CodeIQ』をご利用いただきまして、 改めて心より深く御礼申し上げます。 また、エンジニアのためのWebマガジン「CodeIQ MAGAZINE」は、 リクナビNEXTジャーナル( https://next.rikunabi.com/journal/ )に一部の記事の移行を予定しております。 今後は『moffers by CodeIQ』にて、 ITエンジニアの皆様のより良い転職をサポートするために、より一層努めてまいりますので、 引き続きご愛顧のほど何卒よろしくお願い申し上げます。 また、Cod
Rubyist Magazine - スはスペックのス 【第 1 回】 RSpec の概要と、RSpec on Rails (モデル編)
『るびま』は、Ruby に関する技術記事はもちろんのこと、Rubyist へのインタビューやエッセイ、その他をお届けするウェブ雑誌です。 Rubyist Magazine について 『Rubyist Magazine』、略して『るびま』は、Rubyist の Rubyist による、Rubyist とそうでない人のためのウェブ雑誌です。 最新号 Rubyist Magazine 0063 号 バックナンバー Rubyist Magazine 0063 号 Rubyist Magazine 0062 号 Kaigi on Rails 特集号 RubyKaigi Takeout 2020 特集号 Rubyist Magazine 0061 号 Rubyist Magazine 0060 号 RubyKaigi 2019 直前特集号 Rubyist Magazine 0059 号 Rubyist
PDLで数値計算 - Articles Advent Calendar 2012 Casual
こんにちは、週末海でマンボウを獲っていたらラギアクルスに襲われた@hirataraです。今回はPerl Data Languageについて紹介します。 Perl Data LanguageとはMATLABやNumpy、Rなどと同様に、多次元配列を効率よく扱って数値計算を実現するためのライブラリです。cpanmで普通にインストールすれば使えますが、グラフを描画したり本格的な数値計算のライブラリであるGSLのバインディングを利用したりする場合はhomebrewでゴニョゴニョしたりする必要があるので、多少頑張って下さい。 基本的にはpdl関数でオブジェクトに変更してから使います。 use PDL; my $pdl = pdl [[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]]; print $pdl; 【実行結果】 [ [1 0 0] [0 1 0] [0 0 1] ] pdlが
数式をnumpyに落としこむコツ
Tokyo.SciPy #2 にて発表した、数式(あるいは数式入りのアルゴリズム)から実装に落とす場合、何に気をつけるのか、どう考えればいいのか、というお話。 対象は、どうやって数式をプログラムすればいいかよくわからない人、ちょっとややこしい数式になると四苦八苦してしまい、コードに落とすのにすごく時間がかかってしまう人、など。 ここでは実行速度についてはひとまずおいといて、簡潔で間違いにくい、ちゃんと動くコードを書くことを目標にしています。
Pythonで数値計算のコツ：for文書いたら負けかなと思っている – はむかず！
転職してから1年とちょっとが経ち、Pythonをメイン言語としてからも同じくらいが経った。最近やっとnumpy/scipyの使い方のコツがわかってきたと思うので、マサカリ飛んでくるのを覚悟でなんか書いてみようと思う。 転職して初めてPythonを使ったというわけではない（実際wafのwscriptとかは書いたことある）が、まあでもほぼ初心者同然だった。学習曲線でいうとPythonはすごく良い言語だと思う。Python本体の言語仕様については、わりとすぐに覚えることができた。だが一方、numpy/scipyについては、そう簡単ではなく習得するにはそれなりに時間がかかったと思う。 ケーススタディ たとえば\(N\times M\)行列\(B\), \( M\times L \)行列\( C \), \( M \)次元ベクトル\(a=(a_k)_{1\leq k \leq M}\)が与えられて
Wolfram Mathematica: Modern Technical Computing
Engineering, R&D Aerospace & Defense Chemical Engineering Control Systems Electrical Engineering Image Processing Industrial Engineering Mechanical Engineering Operations Research More... Education All Solutions for Education Finance, Statistics & Business Analysis Actuarial Sciences Bioinformatics Data Science Econometrics Financial Risk Management Statistics More... Software & Web Software Devel
高校数学の基本問題
「あなたがまだやっていない問題」は、背景色・文字色の変化なし 「あなたが弱い問題」は、この色 「あなたが半分ぐらいできる問題」は、この色 「あなたがよくできる問題」は、この色
チャーチ＝チューリングのテーゼ - Wikipedia
チャーチ＝チューリングのテーゼ (英: Church-Turing thesis) もしくはチャーチのテーゼ (英: Church's thesis) とは、「計算できる関数」という直観的な概念を、帰納的関数と呼ばれる数論的関数のクラスと同一視しようという主張である。テーゼの代わりに提唱（ていしょう）あるいは定立（ていりつ）の語が用いられることもある。このクラスはチューリングマシンで実行できるプログラムのクラス、ラムダ記法で定義できる関数のクラスとも一致する。よって簡単にはテーゼは、計算が可能な関数とは、その計算を実行できるような有限のアルゴリズムが存在するような関数、よっておおよそコンピュータで実行できる関数と同じだと主張する。 概要[編集] 1932年にエルブラン、および1934年にゲーデルが、原始帰納的関数と呼ばれる自然数上の関数の明示的構成法を拡張して帰納的関数（もしくは一般帰納的
圏論 | 壱大整域
このページについて ※特に断らない限り、圏はlocally smallであると仮定しています。 ※上から順に読むことを想定しています。 ※定義が書いてない言葉があったりするので、その場合はnLabを見るなりしてください。 ※選択公理は特に断らず使います。 意見・質問・感想・誤字や数学的間違いの指摘などはTwitterで直接リプやDMするか、マシュマロで送ってください。 ★お知らせ★ このページのPDFが紙の本になりました。↓のリンクから購入することができます。 全ての概念はKan拡張である: 第0章～第2章(Cauchy完備化は除く) 全ての概念はKan拡張であるII～豊穣圏論～: 第3章 2-category、豊穣圏 ■PDFの量が多すぎると思うので第0章～Kan拡張のPDF(kan_extension.pdf)までの内容を短くまとめたPDFを作りました⇒可能な限り最短でKan 拡張に到
数理情報第2研究室周辺の輪講・輪読
夏学期 2研輪講 (内部ページ) 時間：毎週水曜日14:00～16:00 場所：工6号館 235号室 ゼミ室 離散最適化、データ構造、金融工学など幅広いテーマで行われています。 冬学期 2研輪講 (内部ページ) 時間：毎週水曜日14:00～16:00（予定） 場所：工6号館 235号室 ゼミ室（予定） 離散最適化、データ構造、金融工学など幅広いテーマで行われています。 2015年の輪読 データ構造 輪読 定兼先生が用意した簡潔データ構造（succinct data structure）の資料を読み進めています。 過去の輪読で扱った文献 2014年 組合せ最適化 輪読 文献： B. Korte, J. Vygen: Combinatorial Optimization: Theory and Algorithms, Springer-Verlag, 2012 (fifth edition).
Transforming businesses with disruptive digital innovation
The landscape of gaming accessories has undergone a remarkable transformation over the years, evolving from basic tools to enhance the gaming experience to sophisticated, personalized equipment that can significantly alter gameplay. In the early days of video gaming, accessories were often simple and generic, but the tide has changed, ushering in an era of customization and advanced technology tha
大学数学へのかけ橋！『高校数学＋α：基礎と論理の物語』トップページ
「負×負は正」は証明できることでしょうか？『高校数学＋α：基礎と論理の物語』は基礎を重視し，論理的能力を鍛える学習参考書です．
疎行列 - Wikipedia
上の疎行列には非ゼロ要素が9個しかなく、ゼロ要素は26個ある。スパース性は74%であり、密度は26%である。 2次元の有限要素問題を説いた時に得られる疎行列。非ゼロ要素を黒で表している。 数値解析と計算科学の分野において、疎行列（そぎょうれつ、英語: sparse matrix）または疎配列（英語: sparse array）とは、成分のほとんどが零である行列のことをいう[1]。スパース行列とも言う。行列が疎であると判定するためのゼロの値を持つ要素の割合について厳密な定義はないが、一般的な条件としては、非ゼロ要素の数が行数または列数におおよそ近いものである。逆に、ほとんどの要素が非ゼロ要素である行列は、密な（dense）行列であると見なされる[1]。行列のゼロ要素の数を要素数の合計で割った値を、行列のスパース性（sparsity）と呼ぶことがある。 概念的には、スパース性はペアワイズ相互作
MathJax Sublime Text Markdown
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数学入門公開講座｜京都大学数理解析研究所
ヒッチン方程式とその周辺 教授・望月 拓郎 ヒッチン方程式はリーマン面上で定義される非線形な微分方程式です。もともとは物理学で重要なヤン - ミルズ方程式を簡単にしたものとして導入されたのですが、むしろ数学的に興味深い方程式であり、微分幾 何・代数幾何・トポロジーなど様々な分野を結びつける役割を果たし、その影響は代数解析や数論といった かなり離れた分野にまで及んでいます。この講座では、ヒッチン方程式に関連する数学的対象について説明 し、ヒッチン方程式に触発されて発展した研究の一端を紹介する予定です。また、ヒッチン方程式を例とし て、非線形微分方程式の解析の難しさと面白さなどについても触れたいと考えています。 二重指数関数型数値積分公式の理論と発展 助教・大浦 拓哉 二重指数関数型数値積分公式（DE 公式）は高橋秀俊・森正武により1974年に提案された定積分の値を数 値的に求める手法です。現
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