未来ある子供に読ませたい『とんでもなく役に立つ数学』 - RyoAnna
タイトルは軽いが中身は濃い一冊。 『とんでもなく役に立つ数学』は、東京大学の西成教授が高校生に講義した内容をまとめた本。ツールとしての数学の価値と、数学が好きになるための秘訣を丁寧に教えてくれる。 例えば微分方程式で振動を制御し、ベイズ推定で目撃証言の信憑性を計算する。幾何学で電子回路の最短経路を割り出し、セルオートマトンで渋滞のメカニズムを解析する。このような実例をもとに、数学と社会の関わり方を分かりやすく解説してくれる。 登場する数式は高校生レベルだが、数学を道具として利用する考え方は中学生でも理解できるはずだ。 教授は言う。 あなたが中学生なら、高校の参考書を眺めて下さい。高校生なら、図書館で大学の入門書を開いてみてください。（中略）毎日、ほんの30分でいいので、周囲に散らばっている知らない武器を身に着けることに時間を使ってください。これを習慣にしてしまうと、きっと将来、大きな見返り
なぜ統計学がビジネスの 意思決定において大事なのか？
35. ところが実は施策実施の詳細なデータも同時にあるとする 35 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 ad1 0 1 1 1 0 0 1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 ad2 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0 1 1 1 0 ad3 0 1 1 0 0 1 0 1 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 1 1 ad4
「平均寿命までに半数の人が死ぬ」──○か×か？ ほか全8問！（週刊現代）
我々は日常生活のほとんどを直感に頼って生きている。しかし、思い込みや錯覚がジャマをして、必ずしも正確とは限らない。あなたの「直感力」は果たして正しいのか。8問のクイズで試してみよう。 専門家でもダマされる 男女ともに人生80年の時代になった。今年発表された日本人の平均寿命は、男性が80・21歳、女性が86・61歳。男性が初めて80歳を超えたのである。 だが、ちょっと待ってほしい。(1)「平均寿命」ということは、それまでに半数の人は死んでしまうのではないか……。 実際はどうだろう。統計を見ると、男性の79歳時点での生存者数は、10万人あたり6万1985人。80歳時点で、5万8902人。約59%の男性が存命である。生存者数が半数を切るのは82~83歳の間。つまり、半分以上の人が平均寿命より長生きする。女性の場合も同様で、生存者数が半数を切るのは89~90歳だ。 あなたが直感で信じている「常識」
Rでスポーツデータ解析がしたい: 千秋楽での勝率 - 300億円欲しい
はじめに 前回, 大相撲のデータを正しく作るのが辛い, ということを書きました. Rでスポーツデータ解析がしたい: データを作るのって大変ですね - 300億円欲しい まだ整形できていないのですが, 現段階で可能な解析をしたいと思います. 八百長問題が気になりますので, 千秋楽の勝率を集計してみます. 先行研究 大相撲のアノーマリー. 2010年に書かれた記事です. 八百長がありそうかどうか, という解析です. 実践！ Rで学ぶ統計解析の基礎（8）：大相撲のアノーマリー （2） (2/2) - ＠IT もしも、この計算の追試や、何らかの追加計算をされた方がいらっしゃったら、是非ともその結果を教えてくださることを熱望します。 また、1999年以前10年間程度の十両・幕内の勝敗データを持っていらっしゃる方がおりましたら、そのデータを提供いただければ、より一層踏み込んだことが分析できると思います
世界で一番ピュアな論理型プログラミング言語Hilbert(ヒルベルト)をRubyで作った. - Qiita
あいさつ こんにちは. 皆さん如何お過ごしでしょうか. 本日の日付を確認致しましたらもう2014年も残り一月半と改めて認識させられ驚いています. こうも時間の流れが早いと死ぬのもすぐですね. 懸命に生きようと思います. さて今回はHilbertという論理型プログラミング言語を作りました. （カジュアルに作ってるように見えますが、割と本気です.） まだまだやるべき事は本当に多くて、飴ちゃんあげるのでコミッター大募集です. （今ならカントリーマームもつけるのでお願いします.） HP: http://hilbert-lang.org/ja/ Github: https://github.com/gogotanaka/Hilbert 前座 世界で一番ピュアで豊かなプログラミング言語 この言語で仮定されているのは恒真（トートロジー）のみです. （厳密に言うと自然演繹も仮定されていますが.） 当初、自
Ruby2.2 ではアレが死ぬほど使いやすくなるの！ - Qiita
そうです、Matrix（行列）クラスに色々入る予定のようです. .... いやもっと伝えるべきモノが他にあるとの怒号が今にも聞こえて来そうですが... 「すみません今日の所は行列の紹介をさせて下さい.」 多くの方は興味もないであろうけど、 Rubyには行列やベクトルを扱う Matrix クラスというものがありまして、 Ruby2.2では色々新機能やバグfixが入るようです. 「行列ベクトル演算するならRubyよね」 と言われるくらいのモノにはなるのではないでしょうか？ 本日はRuby2.2以前にあるものも含めMatrixのマジですごい所を紹介します. 使わないともったいない！すごいMatrix, 楽しく学ぼう！ 1. LU分解 LU分解が出来るという事は... n元連立方程式をいとも簡単に解く事が出来ちゃうの # 2x + y = 2 # x + 2y = 3 Matrix[ [2, 1]
文系がゼロから統計を勉強するときに最初の１年で読むべき本 - StatsBeginner: 初学者の統計学習ノート
最初の１年で読むべき本を考える 私の統計学の理解はまだまだ初歩レベルに留まっていますが、昨日飲んでる時に「初心者向けの統計の本ってどういうのが分かりやすいですか」というようなことを訊かれて、「俺に訊かれてもあまり参考には……」とか思う一方、まだ初歩レベルの位置にいる人間だからこそ言える「この本が分かりやすかったよ論」ってのもあるよなと思ったので、現時点での読書感想みたいなものをメモしておきます。一昨年、統計の勉強を始めた頃の自分にむかって書いてる感じです。 理系の人とか、ある程度統計の理解ができている人からみれば、「本質的な理解のためにはもっと難しい本がいいよ」ってなるかも知れませんが、「いやそんな難しいの勧められても独学のモチベーションが続かねーよ」っていう立場でまとめておきますｗ ここでは、 統計の勉強はしたことがなく、標準偏差とか言われても意味分からない プログラミングも全くわからな
正規分布の意味するところを教えてください。…
正規分布の意味するところを教えてください。どんな式であるかはわかりますが、 ・なぜこれが重要な確率分布とよくいわれるのか ・実際にどのような事象がこれに従うのか （これは一様分布だけどこれは正規分布、といった具体例が示されると助かります） について教えてください。
機械学習を初めて勉強する人におすすめの入門書 - old school magic
概要 私が機械学習の勉強を始めた頃、何から手を付ければ良いのかよく分からず、とても悩んだ覚えがあります。同じような悩みを抱えている方の参考になればと思い、自分が勉強していった方法を記事にしたいと思います。 目標としては、機械学習全般について、コンパクトなイメージを持てるようになることです。 そのためにも、簡単な本から始めて、少しずつ難しい本に挑戦して行きましょう。 入門書 何はともあれ、まずは機械学習のイメージを掴むことが大切です。 最初の一冊には、フリーソフトでつくる音声認識システムがおすすめします。 フリーソフトでつくる音声認識システム - パターン認識・機械学習の初歩から対話システムまで 作者: 荒木雅弘出版社/メーカー: 森北出版発売日: 2007/10/17メディア: 単行本（ソフトカバー）購入: 45人 クリック: 519回この商品を含むブログ (38件) を見るレビュー :
猫に教えてもらうルベーグ可測
14. 𝑚(𝐴)を集合𝐴の長さを求める関数とする 𝐴𝑖 ∩ 𝐴𝑗 = ∅ (𝑖 ≠ 𝑗) に対して 𝑚 𝐴 𝑛 ∞ 𝑛 = 𝑚 𝑎 𝑛 ∞ 𝑛 「足し算くらいできるでしょ」を ちゃんと書くとこうにゃる これを「完全加法性」というにゃ 15. 𝑚(𝐴)を集合𝐴の長さを求める関数とする 𝐴𝑖 ∩ 𝐴𝑗 = ∅ (𝑖 ≠ 𝑗) に対して 𝑚 𝐴 𝑛 ∞ 𝑛 = 𝑚 𝑎 𝑛 ∞ 𝑛 難しげですけど、要は 集合の和と長さの和が等しいってことでしょ 当たり前ですよね？ …… 16. 𝑚(𝐴)を集合𝐴の長さを求める関数とする 𝐴𝑖 ∩ 𝐴𝑗 = ∅ (𝑖 ≠ 𝑗) に対して 𝑚 𝐴 𝑛 ∞ 𝑛 = 𝑚 𝑎 𝑛 ∞ 𝑛 完全加法性があれば「ちゃんとした長さ」 と考えて「ルベーグ測度」と呼ぶにゃ にゃー先生
統計的機械学習入門 | 中川研究室
導入pdf 情報の変換過程のモデル化 ベイズ統計の意義 識別モデルと生成モデル 最尤推定、MAP推定 データの性質 情報理論の諸概念 (KL-divergenceなど) 距離あるいは類似度 数学のおさらいpdf 行列の微分 線形代数学の役立つ公式 多次元正規分布 条件付き正規分布 Bayes推論pdf Bayseによる確率分布推定の考え方 多項分布、ディリクレ分布 事前分布としてのディリクレ分布の意味<\li> 正規分布と事後分布 指数型分布族 自然共役事前分布の最尤推定 線形回帰および識別pdf 線形回帰のモデル 正則化項の導入 L2正則化 L1正則化 正則化項のBayes的解釈 線形識別 2乗誤差最小化の線形識別の問題点 生成モデルを利用した識別 学習データと予測性能pdf 過学習 損失関数と Bias,Variance, Noise K-Nearest Neighbor法への応用 b
最近の会社での統計学普及の取り組みと入門書について - Kentaro Kuribayashi's blog
データサイエンティストブームですね。というのはおいといて、弊社でも統計学をいろんなひと(特にディレクタやデザイナとか)が学んで使えるようになるといいよねという感じで、みんなで勉強しよう！みたいなことをしています。今日は、若手敏腕ディレクタのzaimyが、下記資料に基づく勉強会をしてくれました。 http://www.storyboards.jp/viewer/u0arvn 僕も目下勉強中なのでなんもわからないのですが、読んだ本のうち、統計学に馴染みのない人向けでよかったものについて社内向けにまとめてみたので、こちらにも転載しておきます。 完全独習 統計学入門 作者: 小島寛之出版社/メーカー: ダイヤモンド社発売日: 2013/06/17メディア: Kindle版この商品を含むブログ (2件) を見る これが一番オススメです。見た目は固そうですが、簡単だし、内容もいいと思います。Kindl
放送大学 - REDIRECT
当サイトは移転しました。10秒後に以下のURLにリダイレクトします。 自動でリダイレクトされない場合、以下のリンクから移動してください。 https://info.ouj.ac.jp/~suuri/_webTohkei/ キャンパスネットワークホームページは教務情報システム(システムWAKABA)に統合されました。 上記に伴い「www.campus.ouj.ac.jp」ドメイン上の各サイトは「info.ouj.ac.jp」に移行されました。 2019 The Open University of Japan
情報幾何がわからないという話 (Mathematics Advent Calender 2日目) - じょうよわだけど
2013-12-02 情報幾何がわからないという話 (Mathematics Advent Calender 2日目) 統計 はじめに 2013年を振り返ると、なんといっても印象深かった出来事は「艦隊これくしょん（艦これ）」の爆発的なヒットです！ 今や日本人の100人に1人は提督であるという計算になり、艦これオンリーイベントが全国で開催されています。また、艦これ公式によるガイドブックが出版されるなど、関連グッズの展開も著しいです。 艦これの今後のますますの躍進に期待ですね！さて、この2013年、もうひとつ印象深かった出来事は情報幾何の爆発的なヒットです！ 今や日本人の100人に1人は情報幾何をやっている計算になり、情報幾何オンリーイベントも開催されました。また、来年度には情報幾何公式によるガイドブック（※）が出版されるなど、関連グッズの展開も著しいです。 情報幾何の今後のますますの
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カップルが一緒にお風呂に入る割合をベイズ推定してみた
NIKKEI STYLEは次のステージに
Hilbert<ヒルベルト> - 世界で一番ピュアなプログラミング言語 -
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