インスタは「妄想の検索エンジン」メルカリは「通販の検索エンジン」としてつかう。女子大生が教えてくれたスマホで「ビキニ」を買うまでの心理と経路。 女子大生の方に「スマホで買い物する過程」を詳しく聞いてみました。インスタで妄想してからメルカリでモノを買う…？？ まず「インスタ検索」で妄想を膨らませる。 スマホをつかって「最近買ったモノ」って何かありますか？ どういう経緯で買ったのかも知りたいです。 女子大生： このまえ、海外旅行のために「ブラジリアンビキニ」っていう、露出度の低いビキニを買いました。 まず、最初にやったことは「インスタでの検索」ですね。ハッシュタグ「#ブラジリアンビキニ」で検索して、実際に着ている人の写真を見てみました。 その写真を見ながら「わたしが着ても似合うかな？」って妄想するんですよ。日本人の体型でも似合うかな、自分が着てもカワイイかなって。笑 たしかに、通販サイトにも写

ナビタイムジャパンの社員の大半が技術者だ。「人が足りないからといって無闇に採用することはしない」と大西は言う。同社は2009年8月末現在、約300人の社員を抱えている。採用については、いくら忙しくても大西と副社長の菊地が必ず面接し、双方が納得のいくまで話し合う。 経路検索などのシステムは、携帯電話の機種ごとに異なるので、それぞれの機種にマッチしたセッティングと検証が必要になる。これらはどうしても技術者に依存せざるを得ない。ただ、入社時は基本さえわかっていれば高度な技術的スキルは要求しない。面接のポイントは社内だけでなく対外的にもうまくコミュニケーションをとれるかどうかに置いている。 社員同士のコミュニケーションはバツグン 新卒者の採用は08年度が初めてで、それまでは中途採用で対応しており、人材紹介会社に依頼するケースが多かった。紹介会社も大西らの意向を心得ており、希望に沿った人材をピックア

ずいぶん長いこと間が空いてしまいましたが、年が明けないうちに本論に手をつけておこうと思います。 序論：ゲームとは何か コスティキャンのゲーム論を越えて - 未来私考 ゲームの魅力を支える「娯楽の核」 - 未来私考 序論において、娯楽の核はカイヨワの遊びの概念に還元できるといった旨のことを書きましたが、カイヨワの4分類（競争、偶然、模倣、眩暈）がそれぞれどのように娯楽の核と結びついているのかについて明らかにしてみようと思います。 偶然の遊びは予測の遊び カイヨワの4分類のうち、特にゲームと結びつけて考えられている偶然（アレア）の遊び。その代表例としてサイコロ遊びやじゃんけんといったものが持ち出されるが、実のところただサイコロを振るだけ、じゃんけんをするだけでは「遊び」は発生しない。例えば組み分けや便宜的な順番付けのためだけにじゃんけんを用いた場合、そこに遊びの要素はない。しかし、例えば組み分

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授業の中で「電卓でeを計算する方法」を説明したんだけど、意外とできなかった人が多かったみたい。メモリー機能を使ったことがあまりないのかな。 https://t.co/8ot3YDcnwG

3. 本日紹介する論文 • “Estimating a Gamma distribution” ガンマ分布の推定 • Thomas P. Minka – Microsoft Researcher • Work – Expectation Propagation – TrueSkill™️ 3

ノーム・チョムスキーは1928年12月7日、アメリカ合衆国ペンシルベニア州フィラデルフィアのイースト・オーク・レーン（英語版）近郊で生まれた[6][7]。父ウィリアム・チョムスキー（英語版）は当時ロシア帝国支配下のウクライナで生まれたが、戦乱を避けて1913年にアメリカへ渡った。メリーランド州ボルチモアの搾取工場で働き、貯蓄してジョンズ・ホプキンス大学で学んだ甲斐もあり市のヘブライ人系小学校教師の職を得た。現在のベラルーシで生まれアメリカで育ったエルシー・シモノフスキーとの結婚を期にフィラデルフィアに移り、夫妻はミクッバ・イスラエル宗教学校で教鞭を取った。「とても温和で紳士、そして魅力的な人物」と評された[8] ウィリアムはここの校長にまで出世し、1924年にはユダヤ系教員養成大学では合衆国最古であるグラッツ大学（英語版）の教授に就任、1932年からは教授長職を勤めた。1955年からはDr

色無き緑の考えが猛烈に眠る。 (非文)猛烈に眠る考え緑の色無き。 文(1)も(2)も（あるいはこれら2文のうちのどの部分も）英語の談話にかつて現れたことはないと仮定することは妥当であろう。ゆえに、いかなる文法的正しさについての統計的モデルのもとでも、この2文は同一の根拠にもとづいて英語から同じくらい"離れている"ものとされ、許容されない。にもかかわらず、文(1)は意味をなさないものの文法的であり（is grammatical）、一方で文(2)は文法的でない（is not grammatical）。 この文が無意味であることがチョムスキーの論点の基盤だと思われがちであるが、そうではなく、どちらの文もかつて一度も具体的には存在していないことをあてにしているのである（統計的モデルとはそういうことである。即ち、既に存在している文からしか、統計的モデルは得られない）。また、誰かが適当で無理のない意味

概要 自分用のメモとして、機械学習に関する情報を浅く ( それなりに ) 広くをモットーに、ざっくり整理してみました。 少しでも、他の方の理解に役立ったら嬉しいです。 機械学習とは コンピュータプログラムが経験によって自動的に出力結果を改善していく仕組み。 機械学習の代表的な手法について記載します。 １．教師あり学習 ２．教師なし学習 ３．強化学習 に分けて記載しました。 ※概要説明は一例です。 1．教師あり学習 1-1．線形回帰 予測したい値を算出する式を連続する多項式として表し、各係数を最小二乗法や最尤推定法で求めることでモデルとなる式を決定する Pythonライブラリ：scikit-learn（sklearn.linear_model.LinearRegression） 参考：最小二乗法による線形回帰のアルゴリズム (自身のQiitaの過去記事です) 1-2．ロジスティック回帰 2択

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まだまだ寒さの残る2017年４月１日、渋谷の東京カルチャーカルチャーというイベントホールにおいて第五回「ロマンティック数学ナイト」が開催されました。 株式会社和から主催のこのイベントは、2016年４月に第一回が開催されて以来、２〜４ヶ月程度の間をおいて継続的に開催される人気イベントとなっており、テレビや新聞などで紹介されたこともあるためご存じの方も少なくないかもしれません。アングラ感溢れるクラブを借り切って行われるクレイジーなイベントです（イベント自体はアングラなものではありませんし今回の会場に至ってはおしゃれ感あふれるダイニングです）。 私自身も何度かプレゼンターとして出演させていただいたことがあり、出るたびにいろいろなものを得ることができるため個人的に大好きなイベントの一つです。私の過去のプレゼンで使ったスライドが以下のリンクに置いてありますんでよろしければお時間あるときにでもご覧くだ