これまで、バイオエンジニアリングの領域に デザイナーが関わることはほとんどありませんでしたが、 東京大学山中研究室は竹内研究室と共に、 細胞を用いた「ものづくり」への新しい挑戦を始めました。 今回いつものギャラリーは、小さな実験室へと姿を変えます。 細胞の彫刻や新しいデザインの実験器具が並ぶ空間で、 これからの生き物、そして人間の、 新しいかたちを想像してみてください。
[B! research] rin1024のブックマーク
これまで、バイオエンジニアリングの領域に デザイナーが関わることはほとんどありませんでしたが、 東京大学山中研究室は竹内研究室と共に、 細胞を用いた「ものづくり」への新しい挑戦を始めました。 今回いつものギャラリーは、小さな実験室へと姿を変えます。 細胞の彫刻や新しいデザインの実験器具が並ぶ空間で、 これからの生き物、そして人間の、 新しいかたちを想像してみてください。
メラビアンの法則 - Wikipedia
メラビアンの法則（メラビアンのほうそく）とは、矛盾したメッセージが発せられたときの人の受けとめ方について、人の行動が他人にどのように影響を及ぼすかを判断するアルバート・メラビアンが行った実験についての俗流解釈である。 研究内容[編集] この研究は好意・反感などの態度や感情のコミュニケーションについてを扱う実験である。感情や態度について矛盾したメッセージが発せられたときの人の受けとめ方について、人の行動が他人にどのように影響を及ぼすかというと、話の内容などの言語情報が7%、口調や話の早さなどの聴覚情報が38%、見た目などの視覚情報が55%の割合であった。この割合から「7-38-55のルール」とも言われる。「言語情報=Verbal」「聴覚情報=Vocal」「視覚情報=Visual」の頭文字を取って「3Vの法則」ともいわれている。 俗流解釈[編集] この内容が次第に一人歩きをし、この法則から「見
東京工業大学 村田研究室
以下のテーマに関する研究を行なっています。 Web mining(Webからの知識発見) 平面幾何における定理発見 図による推論 Web mining(Webからの知識発見) 2000年7月現在、世界のWebページは21億ページを超えており、2001年にはその倍の大きさになると 推定されています(詳細はこちら)。 この膨大なWebネットワークの中から必要なページを見つけ出すためには、 関連性のあるWebページ集合を収集して提供する機構を実現することが必要です。 リンク集などにおいては、関連するWebページへのハイパーリンクが 共存していることが多いと言えます。この性質(参照の共起性)に基づいてWeb ページを視覚化及び検索する試みとして、以下のような研究を行なっています。 Webページ集合の視覚化 Webページ集合のグラフによる視覚化 関連性のあるページ同士が近
神嶌 敏弘 - Toshihiro Kamishima
神嶌 敏弘 Toshihiro Kamishima 機械学習やデータマイニング，特に，公平性配慮型機械学習と推薦システムや個人化技術の研究に取り組んでいます． 連絡先 電子メール mail [AT] kamishima.net ホームページ https://www.kamishima.net/jp/ Twitter @shima__shima (Togetter) リンク DBLP, Google Scholar, ResearchGate, SpeakerDeck, CiNii PGP Key Fingerprint: CEBD 62F2 FD65 7CFF A052 F15F 2FAA 5AC7 6561 1BE5 受賞 2003 第17回人工知能学会全国大会優秀賞 (受賞発表文献) 2008 第22回人工知能学会全国大会優秀賞 (受賞発表文献) 2009 人工知能学会功労賞 2011
やた＠はてな日記
はてなダイアリーが終了してしまうので，とりあえず Blogger に移行することにしました． https://s-yata.blogspot.com/ 土曜日の夜から妙に体がダルいと思っていたのですが，朝起きた段階で頭痛，午後には鼻水とくしゃみが追加されて，実に風邪らしい風邪を引いてダウンしていました．やったことと言えば，宅配便を受け取ったことくらいです． いろいろと予定が狂ってしまいました． grn_ts: use a cache when sequentially accessing grn_ja · Issue #441 · groonga/groonga · GitHub 以下のようなクエリを試すと，実行時間が想定より長くなることがわかりました． select Table --filter 'TextCol == "A"'少し調査すると，フィルタリング以外，具体的にはカラムから値を
私のための統計処理 ー多重比較検定
[基本解説→ポストホックテストとしての多重比較検定] →[検定-1要因多群-2要因多群] →[ANOVA] 独立した群が３群以上あるとき、どの群とどの群の平均値に有意差があるかを検定！ 基本的に、多重検定は、2群比較のためのt検定の拡張版である。 比較の数が増加する（＝2群ずつの検定を繰り返す）ことによる第一種の過誤の増大を調整するために、危険率の補正方法が異なる種々の検定がある。↓ （棄却域：Fisher PLSD < Tukey < Bonferroni < Scheffe） ◎多重比較の2通りの立場 ・事前比較 (A priori comparisons)： 結果を分析する前に，理論的な背景などにより，比較する平均値についての仮説がある場は、 ANOVA抜きで、多重比較を行う。 ・事後比較 (Post hoc comparisons)： 比較する平均値についての明確な仮説がない場合
解説・講義資料 - Toshihiro Kamishima
機械学習・データマイニング全般 変わりゆく機械学習と変わらない機械学習 [物理学会誌 2019]：機械学習・データマイニングについての専門家以外に向けた解説記事 機械学習・データマイニング分野の概要：分野全体の概要と国際会議動向まとめ資料 ML, DM, and AI Conference Map：人工知能，機械学習，およびデータマイニング関係の国際会議関連マップ データマイニング：4種類の主要分析タスクとデータマイニングによる知識発見プロセスについての学部前半レベルの説明資料 社会における機械学習 機械学習・データマイニングにおける公平性 [人工知能学会誌 2019]：アルゴリズム決定の公平性に関する議論 Fairness-Aware Machine Learning and Data Mining: Tutorial on data analysis considering pot
大規模データ処理のための行列の低ランク近似 -- SVD から用例ベースの行列分解まで -- - 武蔵野日記
id:naoya さんのLatent Semantic Indexing の記事に触発されて、ここ1週間ほどちょくちょく見ている行列の近似計算手法について書いてみる。ここでやりたいのは単語-文書行列(どの単語がどの文書に出てきたかの共起行列)や購入者-アイテム行列(どの人がどの本を買ったかとか、推薦エンジンで使う行列)、ページ-リンク行列(どのページからどのページにリンクが出ているか、もしくはリンクをもらっているか。PageRank などページのランキングの計算に使う)、といったような行列を計算するとき、大規模行列だと計算量・記憶スペースともに膨大なので、事前にある程度計算しておけるのであれば、できるだけ小さくしておきたい(そして可能ならば精度も上げたい)、という手法である。 行列の圧縮には元の行列を A (m行n列)とすると A = USV^T というように3つに分解することが多いが、も
MeCab: Yet Another Part-of-Speech and Morphological Analyzer(形態素解析エンジン)
MeCab に至るまでの形態素解析器開発の歴史等はこちらをご覧ください メーリングリスト 一般ユーザ向けメーリングリスト 開発者向けメーリングリスト 新着情報 2008-02-03 MeCab 0.97 マルチスレッド環境で辞書を開くときの排他制御がうまくいっていなかったバグの修正 Windows版でインストール時に辞書の文字コードを指定できるようになった 一部のコンパイラで正しくコンパイルできなかった問題の修正 部分解析モードを変更するAPI の追加 (Tagger::set_partial()) ラティスの生成レベルを変更するAPI の追加 (Tagger::set_lattice_level()) 温度パラメータを変更するAPIの追加 (Tagger::set_theta()) 全候補出力モードを変更するAPIの追加 (Tagger::set_all_morphs()) 2007-
スピアマンの順位相関係数
計算手順： ケース数を $n$ とする。 変数 $X$と変数 $Y$について，小さい方から順位をつける。同順位がある場合には平均順位をつける。 両者の順位の差をとり，$d_{i}$ とする（$\displaystyle \sum_{i=1}^n d_{i} = 0$）。 $\displaystyle \sum_{i=1}^n d_{i}^{2}$ は 2 変数の順序の一致性の指標である。 2 変数の順序が完全に一致するときには，$\displaystyle \sum_{i=1}^n d_{i}^{2} = 0$ である。 2 変数の順序が逆順に完全に一致するときには，$\displaystyle \sum_{i=1}^n d_{i}^{2} = \frac{n^{3} - n }{3}$ である。 このようなことから，次式を定義すれば， $- 1 \leqq r_{s} \leqq 1$
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