topics 種でつながる、東京とローカルの輪。 東京発〈江戸東京野菜〉は日本中を旅しながら江戸にやってきた
参考リンク:いま、香山リカ女史の無能さがヤバい: やまもといちろうBLOG(ブログ) 僕もあの『朝まで生テレビ』を録画して観たのですけど、それはもう、胸がすくくらいの打ち負かされっぷりでした、香山さん。 なんかもう、「さんせいのはんたいは、はんたいなのだ!」って感じにも見えましたし。 でも、こういうネットでの香山さんへの厳しい反応をみていると、「そこまで言わなくても……」という気がしてくるんですよね。 1年ほど前、香山さんの自伝が新書として発売されました。 『「だましだまし生きる」のも悪くない』感想(琥珀色の戯言) この中で、香山さんは、こんなふうに語っておられます。 自分の半生について、語る。 なんとむずかしいことか。いや、複雑すぎてむずかしいわけではない。 私の場合、人生があまりに単純すぎて、語るべきことも何もないのだ。 「約半世紀前に生まれて、大きな病気もせず、これといって目立った業
OLSより進んだ統計手法で最初に覚えるのは最尤法だと思います。大半の人はツールとして知っていて、あまり中身を意識していない気がするのですが、「尤度」の説明無しで『尤度が最大になるパラメーターを求める方法』と言う説明が横行しているのは、問題があるかも知れません。 最尤法は、ある分布から観測値が取り出されたとして、“そうなる確率”が最も高くなるように分布の具体的な形状を決めるやり方です。“そうなる確率”を尤度と言います。こう書くと易しい事なのか難しい事なのか判別もつかないと思うので、実際に最尤法を解いてみましょう。 まず、何も考えずにトライ&エラーで最尤法を試みるやり方を説明した後に、教科書的な最尤法の解法を説明します。 1. 何も考えずにトライ&エラーで最尤法を試みる ある正規分布から値を3つ取り出したら、11 13 23だったとしましょう。このサンプルが“もっともらしい”正規分布の平均と分
最近はベイジアンが増えてきて、実用分野での利用も進んでいるようだ。話題としては知っておきたいが、世間一般には理解に混乱を生んでいるようだ。 ベイズ推定は入門レベルの統計学の教科書ではオマケ的な扱いがされており、実際に伝統的な統計手法を拡張している面が強い。そういう意味では、誤解や混乱があっても仕方が無い。 利用する必要があるのか無いのか良く分からない点も多いのだが、知らないと告白するのも気恥ずかしいかも知れない。自分ではベイズ推定で分析を行わない人が、ベイズ信者と話をあわせるために最低限知っておくべき事をまとめてみた。 1. ベイズ推定とは何か? ベイズ推定とは、ベイズの定理を応用した推定手法だ。端的に理解するためには、最尤法に事前確率を導入している事だけ覚えれば良い。これで哲学的議論を全て回避してベイズ推定を把握することができる。 下の(1)式ではπ(θ)が事前確率、π(θ|x)が事後確
Macbook Air買っちゃいました。 私が初めてパソコン(Windows95)を買ってもらったのが中学生。 それから人生の半分をWindowsと共にしてきましたが、ついに先日はじめてのMac、それもMacbook Airを買ってしまいました。 Google Developer Day 2011に参加するにあたり小さなモバイル端末が欲しかったとか、Amazonで安く売られているとかありましたが*1、結局は「Macかっこいい」ってところが大きいです。 iPod TouchやiPad2を使うなかで、Apple製品のこだわりと使いやすさを感じたこともきっかけだと思います。 そんなMac初心者の私が試行錯誤したメモを公開します。 購入したMacbook Air Apple MacBook Air 1.6GHz Core i5/11.6/2G/64G/802.11n/BT/Thunderbolt
先日、ソースコードのメンテナビリティについてのエントリを書きましたが、dankogaiさんから「で、具体的にどんなコード書いてるの?」という指摘がありました。 返信エントリでは、「DataSpiderはオープンソースではないのでソースコードをそのまま出すことはできない」と書いたのですが、よく考えたら、一部エッセンスを抜き出してサンプルコードとして紹介することはできるので、最近私が書いたコードの中で、メンテナビリティに関係するコードを紹介したいと思います。 ※ ソースコードの行数が正しく表示されない場合にはブラウザの幅を広げると正しく表示されます。なお、ソースコードの構成をシンプルにするため今回のサンプルではViewModelは使用していません。 目次 ・コンポーネント間のインタラクションの管理 ・最も原始的な実装方法: コンポーネントの相互参照 ・Mediatorパターン ・Role Ob
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