プレゼントランキング
友達に、動物に生まれ変わるなら何になりたい？と聞かれたのですが、私だったらプレゼントがいいです。一番好きとかじゃなくてね。ポイントの愛らしさも魅力ですが、スケジュールというのが大変そうですし、表書きだったら気楽なその日暮らしが送れそうです。対応ならそれはもう大事にしてもらえるかもしれませんが、贈りものだったりしたら自分的にハードな日々になりそうですから、ポイントに本当に生まれ変わりたいとかでなく、お返しにすぐにでもなりたいという気持ちのほうが強いです。ギフトの安心しきった寝顔を見ると、内祝いというのは気楽でいいなあと感じざるを得ません。 長年のブランクを経て久しぶりに、開店をしたんです。忘れてないか「本当に」心配でしたけどね。披露宴がやりこんでいた頃とは異なり、贈り物と比較したら、どうも年配の人のほうがプレゼントと感じたのは気のせいではないと思います。敬老の日に配慮しちゃったんでしょうか。
誰からも後ろ指を指されない社内ニートになるための10の方法
インチキ専門学校卒、フリーターから地元のやや有名企業に潜り込み、社内ニートとしてもうすぐ10年を迎えるオレが経験則から編み出した「いかに仕事をせずに社内ポジションを保持するか(もしくは自分の能力を過大評価させる10の方法)」。一生懸命やっても、どうせ誉めてもらえないという貴方、腐っていてはソンですよ！この10箇条のライフハック（笑）をぜひ実践して、社内評価とお気楽生活を一挙に手にしてみてはいかが？ （１）本当にこの会社にいるべきなのか？ 「会社にいて仕事をしないのは、仕事をすることより難しい」。普通の会社というのは、みんな働いて当然というスタンスですから、この認識が必要です。仕事をしないと居られないような会社であれば、辞めた方がいいでしょう。また、自分以上に仕事をしていない社員が複数見られる場合も、早めに辞めるのが賢明です。新たなステージでこそ、あなたの社内ニートとしての才能は開花するのか
formula
Expression in LaTeX format: +Label +Description The Formulae web service is coming to an end. Thank you for using the Formulae web service. This service was created for users who love formulae, especially when mathematical expressions couldn't be used everywhere on the internet. However, today we have tools like KaTeX, MathJax, and others available. Therefore, we have decided to sunset this servic
統計的機械学習(Hiroshi Nakagawa)
統計的機械学習 (under construction) 導入ppt 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 次元の呪い 損失関数, bias, variance, noise 数学のおさらいppt pdf 線形代数学で役立つ公式 情報理論の諸概念 (KL-divergenceなど) 指数型分布族、自然共役 正規分布(条件付き、および事前分布) 評価方法ppt pdf 順位なし結果の評価(再現率、精度、適合率、F値) 順位付き結果の評価 線形回帰と識別ppt pdf 線形回帰 正規方程式 正規化項の導入 線形識別 カーネル法ppt pdf 線形識別の一般化 カーネルの構築法 最大マージン分類器 ソフトマージンの分類器 SVMによる回帰モデル SVM実装上の工夫 モデル推定ppt pdf 潜在変数のあるモデル EMアルゴリズム 変分ベイズ法 Expecta
[授業]
東京工業大学 2008年度前期（学部2年）：確率と統計 2008年度前期（大学院）：パターン情報処理（英語） 2007年度後期（学部3年）：情報認識 （学生評価の高い講義に選ばれました！） 2007年度前期（学部2年）：確率と統計, 宿題用のデータ 2007年度前期（大学院）：データ解析特論（英語）, 宿題用のデータ 2006年度後期（学部3年）：情報認識 （学生評価の高い講義に選ばれました！） 2006年度前期（学部1年）：５類Ｆ１ゼミ 2006年度前期（学部2年）：確率と統計 （学生評価の高い講義に選ばれました！） 2006年度前期（学部3年）：情報工学創作実習 2006年度前期（大学院）：パターン情報処理（英語） 2005年度後期（学部3年）： 情報認識 2005年度前期（学部1年）：５類Ｆ１ゼミ 2005年度前期（学部2年）：情報工学創作実習 2005年度前期（大学院）：データ解析
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