Graph + LaTeX Generator
GraTeX GraTeX allows you to turn the equations you enter into the Desmos Graphing Caluculator into graphs and LaTeX images that you can save for use in other documents. Type the formula into the Desmos Graphing Caluculator and click “Generate”. The source code is available on GitHub. Thanks to graphemecluster, I was able to create this site. Thank you very much. Invite the Discord bot https://dsc.
KIT数学ナビゲーション
数学ナビゲーションについて KIT数学ナビゲーションでは，高校数学と大学1，2年次に学ぶ数学の内容が中心になっています。特に、基本となる数学の公式を整理して掲載しているので、数学の辞書のように利用していただくと便利です。また、問題を解くためのノウハウも掲載しているので、どのように問題をといたらいいかわからない時にご利用ください。数学の基礎的な内容が中心になるので、本学を目指す高校生にとっても参考になります。 今後、さらに内容を充実させてきます。 作成スタッフ 動画配信 周辺知識ネットワークグラフ 数学ナビゲーションは，STEMナビゲーションのコンテンツの1つで、STEMナビゲーションには他に物理ナビゲーションと工学ナビゲーションがあります．これらのコンテンツの知識を記載した各ページはハイパーリンクで関連付けられています．その様子を示したのが下の周辺知識ネットワークグラフです．水色は数学の知
大学間コンソーシアム | 東京大学 数理・情報教育研究センター
数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム MIセンターは、2022年度政府予算に盛り込まれた「数理・データサイエンス・AI教育の全国展開の推進」事業の東京大学における実施主体です。 同事業で選定された29大学（拠点校11大学、特定分野校18大学）のコンソーシアムの幹事校として、大学、産業界、研究機関等と幅広くネットワークを形成し、地域や分野における先進的教育モデルの拠点として、数理・データサイエンス・AIの実践的教育の全国普及に努めます。 同時に、この分野を牽引できる国際競争力のある人材および産学で活躍できるトップクラスのエキスパート人材の育成を目指します。 [コンソーシアムホームページ] 数理・データサイエンス・AIの活用事例動画 本動画集は数理・データサイエンス・AIリテラシーレベル教材の導入となるような活用事例を収集したものです。数理・データサイエンス・AIリテラシーレ
グラフ理論入門 | DevelopersIO
こんにちは、ドイツのモナでございます〜 いろんなサイエンスにおいてグラフ理論がとても重要な用具となっていますが、グラフ理論ってそもそも何なのかご存知ない方も少なくもないですね。 ということで、今日は簡単にグラフ理論の基本や用語など紹介したいと思います！なお、入門のため誰にでも分かるように数学的な定義は避けるようにします。 また、グラフ理論の応用は別の話ですので今回は応用の話しません〜 なぜグラフが面白いのか 具体的な応用の話はしませんが、たくさんの分野においてグラフ理論が重要となっています。 ネットワーク（例：トポロジー、ルーティングアルゴリズム） AI（例：ニューラルネットワーク） コンピューターサイエンス（例：ファイルシステム） 社会科学（例：ソーシャルネットワーク分析） 皆さんの生活の中（例：カーナビの最短ルートの計算） グラフ理論とは？ ここで議論するグラフというのは、よく思い浮か
「解けない方程式」
よくアニソンとかの歌詞で「解けない方程式」みたいなフレーズが出てくるが、代数方程式だって5次方程式（たった5次！）以上になったら一般には解けないし、微分方程式に至っては「ミレニアム懸賞問題」として100万ドルの懸賞金が懸かってたりする難しさなわけで、たいていの方程式は解けなくて当たり前なんだよ！って、聞くたびにツッコミたくなる。 つまり、「解ける方程式」なんてほとんど無いのだから、「解けない方程式」に悩むなんて、空が飛べる翼がないことに悩むくらい実現不可能な空想であり、そもそも悩み方として間違っている。 というかまずは、お前の歌詞で求める「解」は近似解ではダメなのか、どうしてダメなのか、歌詞はせいぜい10分も無いけど、小一時間膝を付き合わせて問い詰めたい。ゼミを開いてお前の意図を詳らかにしたい。 ガロア群が可解にならないからって諦める前に、最適化のための近似アルゴリズムを試せよ。ニュートン
【大学数学】ポアソン分布(具体例やその意味、ポアソンの極限定理)【確率統計】
どの分野をやっていても頻繁に現れるポアソン分布について、ポアソンの極限定理による導出を含め、詳しく解説しました ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 確率統計のおすすめ参考書はこちら 「プログラミングのための確率統計」 https://amzn.to/2u4VZAf →教科書であって教科書でない面白い本。本文の途中に挟まれるQ&Aの数が尋常じゃない ※上記リンクURLはAmazonアソシエイトのリンクを使用しています --------------------------------------------------------------------------------------------
科学雑誌Newton（ニュートン）公式 on Twitter: "二つの図のうち「ランダムな点の分布」はどちら？ こう聞かれて，「左」と答える人もいるでしょう。実際は「右」がランダムな点の分布で，左は点どうしがなるべく重ならないように配置したものです。人は，ランダムである右の図から，“意味があり… https://t.co/0rNQAiiO6E"
二つの図のうち「ランダムな点の分布」はどちら？ こう聞かれて，「左」と答える人もいるでしょう。実際は「右」がランダムな点の分布で，左は点どうしがなるべく重ならないように配置したものです。人は，ランダムである右の図から，“意味があり… https://t.co/0rNQAiiO6E
中心極限定理の意味。サイコロの具体例から分かる確率分布の正規近似 | アタリマエ！
日本全国の20代男性の平均身長を知りたい場合、何百万といる20代男性全員のデータを集めるのは、時間とコストがかかりすぎてしまうので現実的ではありません。 代わりに使われているのが、無作為に選んだ数百人のデータを集めて「その数百人の20代男性の平均身長 \(\overline{X}\)」を「日本全国の20代男性の平均身長 \(μ\) の推定値」として利用する方法です。 ただ、この方法には1つ懸念材料があります。 それは、「たまたま身長の高い人ばかりを調査してしまったら、真の平均から大きく離れた統計結果になってくるのではないか？」ということ。 このような不安を抱えたままでは、せっかく得られた統計結果をどのくらい信頼していいか分かりません。 そこで重要になってくるのが、「真の平均からどのくらい誤差のある統計結果になる確率がどのくらいあるのか」を知ることです。 例えば「無作為抽出によって得られる平
無料、独学で機械学習エンジニアになる！~機械学習が学べる無料サイト、書籍~ - Qiita
こんにちはkamikawaです 今回は無料で利用できる機械学習、データサイエンスに関するサイトや書籍をまとめました 私自身も機械学習プロジェクトに関わった経験があるのですが、ここに載せたサイトや資料を勉強に使っていました 機械学習エンジニアを目指す人必見です 入門者レベル〜応用・発展レベルまで幅広く載せていますレベルは個人の見解です。(あくまでも参考程度に) 日本語のものと英語のものを紹介します 海外の大学の講義もあるので英語の勉強にも使えます 海外でのキャリアを考えている方も必見です 対象読者 機械学習を学びたいけどお金をかけたくない人 独学で機械学習を身につけたい人 機械学習エンジニアになりたい人 発展的な機械学習を学びたい人 日本語 Python 三重大学奥村教授のサイト 機械学習、様々な分析、スクレイピング、データ可視化、地図データ、CV、統計など幅広い分野を扱っている R編もある
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にゅーくれ on Twitter: "@tadanori12 @Newton_Science 全然違うんですがそれは…"
野中 純(阿寒湖まりも) on Twitter: "@Newton_Science 左より、右のほうが、ランダム関数の質がいいなぁとおもったｗ"
しまうま on Twitter: "@Newton_Science ＞人は，ランダムである右の図から，“意味がありそうなパターン”を読みとってしまいがち 星座がその典型だと思いました。 ランダムに配置された星々から、意味がありそうなパターンを読み取った物が星座ですね。"
ねももさき on Twitter: "@Newton_Science 赤枠：ガチャで爆死した人 緑枠：ガチャで大勝利した人 完全ランダムってこういうことなのよね https://t.co/t7xb4aEOfb"
TOGASHI Yuichi on Twitter: "（ここでのランダムの意味を推測するとおそらく）枠内の点の数はポアソン分布なので分散＝平均（つまり標準偏差＝√平均）で、枠を大きくするほど相対的なばらつきは小さくなる。なので、小さな枠を拡大してみるとひどくばらつくけど、遠目で見ると… https://t.co/5xLrcjGxZi"
mime on Twitter: "@nowadays_monkey @Newton_Science ここでいうランダムとは、ある点が枠内のどこにある確率も同様に確からしいということを言っているんだと思います。 そのようなランダムにおいて左のようなパターン（つまり、… https://t.co/U3NqZW8SSY"
peppercigar on Twitter: "@Newton_Science @outdated22 非人情の世界は癒されるねえ 右はポアソン分布でないの ボルツマン分布ならもっとばらつきが大きいような データの見えざる手、面白いよね"
tota | 統計学/R on Twitter: "基本の確率分布・標本分布（復習用）。 これだけでもお腹いっぱいになりますね。 https://t.co/heyZRUKovr"
杉本啓 on Twitter: "昔、設計やプログラミングを哲学に結びつけるのが嫌いだったが、さほどでもなくなった。 オブジェクト指向のクラス概念をプラトンのイデアに直に結び付けたりするノリは今でも嫌いだが、設計における概念の切り分けには哲学も役立つと感じる。 結… https://t.co/dElkiBEdns"
https://twitter.com/ogawa_yutaro_22/status/1360735147117539328
9 Distance Measures in Data Science
