不謹慎というのは「非実在青少年」の死を対象にすることが不謹慎ということでしょうか。 フィクションの機能というのは、まさにその「実在青少年」に対しては許されないことを想像の世界で行うことによって、現実世界の問題をフレームアップして我々に突きつけることにあると思うので、これを不謹慎と批判するのは、東京都で継続審議になった青少年保護条例が、次の審議で可決されるまで待ってください。
不謹慎というのは「非実在青少年」の死を対象にすることが不謹慎というこ..
不謹慎というのは「非実在青少年」の死を対象にすることが不謹慎ということでしょうか。 フィクションの機能というのは、まさにその「実在青少年」に対しては許されないことを想像の世界で行うことによって、現実世界の問題をフレームアップして我々に突きつけることにあると思うので、これを不謹慎と批判するのは、東京都で継続審議になった青少年保護条例が、次の審議で可決されるまで待ってください。
ベイズの理論が変える「確率」の使い方
量子力学などの最先端科学分野では、統計学の客観的確率では説明がつかない矛盾が生じ始めている。ここでは「主観的確率」について研究する「ベイズの理論」について、マイクロソフトのシニアテクニカルアーキテクト、宮谷隆氏に解説してもらう。 書籍『ベイズな予測』で紹介しているベイズ確率は、統計学から生じたものではなく、確率の研究にはじまり、計算機科学、特にデータマイニング技術によって発展してきたのは歴史的な事実である。主に予測に使われてきた。量子力学など幾つかの最先端科学分野では、統計学の客観的確率では説明がつかない矛盾が生じてしまうと言われ始めており、客観的確率の限界がそこかしこで見られ始めている。既に先端科学技術分野では、もっぱら主観的確率が使われるようになってきている。 まずはベイズの定理だが、250年間も統計学者に相手にされなかったものである。ちょっと前と異なり、最近よく見かけるベイズの定理は
ディー・エヌ・エーはなぜ勝ち続けるのか――知られざる“テクノロジー”企業の姿（前編）:企画特集 - CNET Japan
ディー・エヌ・エーが好調だ。四半期ごとの業績発表を見ると、2010年3月期第3四半期（2009年10月から12月）は過去最高の売上と利益となった。しかし、同社は順調に業績を伸ばしてきたわけではない。リーマンショック直後も2008年10月から2009年3月までは、その成長力の強さを見せたものの、2009年4月以降は主力事業のモバイル向けソーシャルネットワークサービス「モバゲータウン」の不調が目立ち、売上高、利益ともに大きく数字を下げてしまった。グリーのような競合が著しく会員数や業績の面で追い上げて行く中で、一時は同社の成長の伸びを懐疑的に見る業界人もいたかもしれない。 しかし、2009年10月以降は話題のソーシャルゲームの投入により、モバゲータウンの会員数、ページビューは大幅に伸長する。あわせて課金売上が業績を前述のように大きく押し上げることとなった。 この短期間の話だけではない。かつては、
Bayes classification in Ruby made easy – /bin/recykl
Recently I was experimenting with ruby bayes classification. At first sight it looks like a difficult topic, but with the right libraries it is interesting and funny. Before you start experimenting, you have to install 3 gems. gem install classifier gem install madeleine Confirm the required stemmer gem. For the beginning, lets experiment with the plain bayes classifier. require 'classifier' bayes
Rubyでベイジアンフィルター - ザリガニが見ていた...。
ベイジアンフィルターという仕組みを知ったのは、何年か前に迷惑メールの多さに困り始めた頃だった。OSX付属のMailにも迷惑メールフィルター機能は存在するが、これがあまり賢くない。（いくら学習させても、すり抜けてくる迷惑メールが日に何通かあり、また必要なメールを迷惑メールとしてしまったり。）そんな時に巡り会ったのが、PopfileMgrだった。 使い始めは全くトンチンカンな分類だが、間違って分類した時は、正しく訂正して学習させる。そうしているうちに、驚くほど高精度にメールを分類できるようになる。単なる迷惑メールのフィルタリングだけに留まらず、設定した通りに、どんな風にも分類してくれる。（例えば、「プライベート」「仕事」「DM」「買物」「迷惑」など。） 最近の1ヶ月を振り返って、迷惑メールか、それ以外で、その分類の精度を確認してみた。最近では1日に50通前後の迷惑メールが届く。今確認したところ
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