いかにして私は思い悩むのを止めてcall/ccを便利に使うようになったか
call/ccは神秘的です。(call/cc call/cc) とか、いまだにくらくらします。まあ、ゆっくり考えれば難しいことではないのですが、回答に至るプロセスを即答する自信はありません。しかも、そんな込み入った話なのに、(call/cc call/cc) なんていう式には実用性のかけらもない。ゼロです。採用面接の問題にはいいかも。Schemerを募集するような会社があるかどうか知りませんが。 そんなcall/ccの使い道としてよく引き合いに出されるのは大域脱出です。でも、たとえばケント・ディヴィグの教科書の例を見てピンとくる人はいるのでしょうか。引数にゼロがあったら掛け算をやめてジャンプする。ありがたみがまったく感じられない話です。かと思うと、その次の例でいきなり登場するのは「プリエンプティブ・マルチタスクを実装したエンジン」なるもの。わけがわかりません。 そこで、自分が「call/c
プログラミングのための確率統計 in Haskell
こんな表のことを確率分布といいます。サイコロをふったときに起こるイベントの確率、たとえば「偶数の目が出る」確率を調べることは、この確率分布からこんな別の確率分布への変換だと考えられます。 この変換は、具体的にはこんな対応です。P(偶数) = P(2) + P(4) + P(6) P(奇数) = P(1) + P(3) + P(5)P(X)がイベントXに対する確率を表しているわけですが、Pを「イベントの集合から[0,1]区間の実数への関数」だとみなすこともできます。確率分布から確率分布への変換は、関数に対する演算でもあるわけです。確率分布を連想リストで表せば、高階関数や代数型を使って、この変換をモデル化できそうです。 以前、このアイデアをSchemeで試してみたことがありました。当時は、そもそも確率についての理解が今よりもいっそうあやしかったし、実装もちゃちでしたが、このアイデアが特別なもの
Think Stats: Probability and Statistics for Programmers
by Allen B. Downey, published by O'Reilly Media. The second edition of this book is available now. We recommend you switch to the new (and improved) version! Order Think Stats from Amazon.com. Download this book in PDF. Read this book online. Code examples and solutions are available from this zip file. Download data files for use with the book. Read the related blog Probably Overthinking It. Desc
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