キーワード:統計、カイ2乗検定(χ2乗検定) 観測データの分布には誤差が含まれるため、理論的に求まる分布と完全には一致しない。 そこで次のような疑問がおこる。 「観測されたデータの分布は、理論値の分布とほぼ同じと見なせるだろうか?」 これを判断するのがカイ2乗検定。 それにしても、「ほぼ同じ」って。。その表現は曖昧じゃない? 曖昧に見えるかもしれないけど、この「ほぼ同じ」という表現は、確率できちんと表すことができる表現で、 「ほぼ同じ」=「5%の確率で違うかもしれないけど、95%の確率で同じと言ってしまって大丈夫!」 というような意味を持つ。 カイ2乗検定によって次のような問いに答えることができる。 (例1)通行人100人を無作為に抽出したら男:女の比率が59:41だった。これは「男女比が1:1の集団から、ランダムに抽出された100人である」と言えるか。(このくらいのバラつきは普通にあるこ
本サイトはいわゆる帰国子女で30年弱英語を使っているエンジニアである筆者が英語関連の気になった項目や、質問された項目について解説を試みるサイトです。一応TOEIC 950点ですが、普段から使っているという以外に特に英語の専門的な知識はありませんので、鵜呑みにせず参考としてご使用ください。質問の仕方→ http://www.englishforengineers.jp/post/122219356460 久しぶりのエントリ。今回はしばらくあたためていた「プレゼンテーション添削シリーズ(?)」。プレゼンテーションは基本「喋り」か「スライド」のどちらかがちゃんと伝わっていれば伝わるのだけど、まぁどうせならついでに正しい英語を覚える機会があるなら覚えましょう、という感じの企画です。 今回は氏の了承を得た上でYAPC::Asia Tokyo 2015前夜祭から@tagomoris氏のスライドの重箱の
勉強会で話してきました。 ml-professional.connpass.com 発表資料はこちらです。 機械学習プロフェッショナルシリーズ輪読会 #5 異常検知と変化検知 Chapter 1 & 2 資料 from at grandpa www.slideshare.net 今回から「異常検知と変化検知」。 持ち時間1時間でしたが、1章がモリモリで普通に時間オーバーしてしまいました。 質問では、数式の指摘を受けて(;^ν^)ぐぬぬ…となる場面も。 しかし、それもみなさんで協力して解こうというスタイルで、いろいろ勉強になりました。 一方的にしゃべる勉強会ではなく、ディスカッションが生まれることや懇親会が非常に盛り上がることなど、とてもおもしろいので、興味がある方は是非ご参加ください。
最高の夏が終わって一週間が経ちました。 今年の夏、8月10日 〜 9月4日の間はてな京都オフィスで開催された「はてなインターン2015」に参加しました。 感謝 メンターをしてくださった id:amagitakayosi さん、後半過程でご指導くださった id:hitode909 さん、id:ueday さん、 インターン期間を通して楽しい時間をつくってくださった id:hakobe932さん、ありがとうございました。 はてなの皆さま、大変お世話になりました。ありがとうございました。 ここからは、インターンの進み方や、学んだり感じたことなどをレポートしていこうと思います。以下に目次が生成されていますので*1、気になるところから読んでいただければ嬉しいです。今後も随時追記していきます!! 感謝 参加するまでの気持ち インターン前半(講義期間) この章のまとめ インターン後半(実践期間) はてな
2015年9月10日発売 特集:アイデアのアイデア デザインされた品々であふれる日常を過ごしながら,私たちがそれらの生産過程や作り手の姿を目にする機会は少ない。しかし,実際のところデザイナーたちの仕事の大半を占めるのはかたちが生まれる以前のプロセスにあり,そのなかでデザイナーは日々何を感じ考えているのか。ひとつのかたちに至るまでの着想やアイデアを知ることが,現代デザインを読み解く近道となるだろう。 本特集では,世界各国のグラフィックデザイナーたちに,自らの活動において重視するキーワードの提案を依頼し,関連するイメージの選定と解説文の執筆をお願いした。デザイナーたちの生きた言葉を集めることで,現在進行形のデザインの百科事典を協働編集し,デザインの生産過程に潜む知の体系を浮かび上がらせてみたい。 企画・構成:橋詰宗,古賀稔章,アイデア編集部 文: 古賀稔章(イントロダクション・章扉)
Deep Neural Networkを使って画像を好きな画風に変換できるプログラムをChainerで実装し、公開しました。 https://github.com/mattya/chainer-gogh こんにちは、PFNリサーチャーの松元です。ブログの1行目はbotに持って行かれやすいので、3行目で挨拶してみました。 今回実装したのは”A Neural Algorithm of Artistic Style”(元論文)というアルゴリズムです。生成される画像の美しさと、画像認識のタスクで予め訓練したニューラルネットをそのまま流用できるというお手軽さから、世界中で話題になっています。このアルゴリズムの仕組みなどを説明したいと思います。 概要 2枚の画像を入力します。片方を「コンテンツ画像」、もう片方を「スタイル画像」としましょう。 このプログラムは、コンテンツ画像に書かれた物体の配置をそのま
Introducing Heroku Private Spaces: Private PaaS, delivered as-a-Service As the world becomes more cloud-centric, and more of our apps and business depend on its capabilities, the trust, control and management of cloud services is more important than ever. Since the first days of Heroku — and Platform-as-a-Service in general — many companies have struggled to balance the impact and success of the c
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