[重要なお知らせ (2023/8/12)] 現在，スライドの p.10 に不十分な記述があります．ルートの答えは 0 以上の数に限定することに注意してください (たとえば -3 を 2 乗しても 9 ですが，ルート 9 は -3 ではありません)．なお，現在筆者のパソコンが修理中でデータがないので，修…
150 分で学ぶ高校数学の基礎
[重要なお知らせ (2023/8/12)] 現在，スライドの p.10 に不十分な記述があります．ルートの答えは 0 以上の数に限定することに注意してください (たとえば -3 を 2 乗しても 9 ですが，ルート 9 は -3 ではありません)．なお，現在筆者のパソコンが修理中でデータがないので，修…
頭が痛くならない「ダメージ計算式」の基本の話｜だらねこ
戦闘のあるゲームを作るなら、考えないといけないのがダメージの計算式。でも、計算式のコツとか基本とか調べると、小難しそうな話が出てきて め、めんどくせぇ～ってなったりしませんか？私はなります。色んな計算式とその特徴を羅列されても、よくわかんなくなっちゃう。 とはいえ私もゲームデザイナーの端くれなので、ダメージ計算式を考える機会がそれなりにあります。そして他人の作った変な計算式に苦しめられることも、いっぱいあります。泣きたい。 大元の計算式が悪いと、それを利用してバランス調整しても苦労する事が多いんですよ。なので、そんな悲劇を少しでも食い止めるためにもですね。 この記事では 数字が苦手な文系の人でも、なんかいい感じに計算式を考る…とっかかりになることを目指して書いていこうかと思います。 ※こういう計算式がある！選んで使え！！という記事ではありません。 ※計算式を考える時、こういうのを把握して、
東京大学、量子コンピューティング入門教材が無料公開 ゼロから自習できる教材目指す | Ledge.ai
画像は公式サイトより 東京大学素粒子物理国際研究センター（ICEPP）の研究者が選定・執筆した、量子コンピューティングを手を動かして学びたい人向けの入門教材「量子コンピューティング・ワークブック」が無料公開されている。SNS上では本教材について「面白そう！」「いい時代になったなぁ」などのコメントが見られる。 本教材は、量子力学や計算科学の前提知識を極力必要とせず、大学1年程度の数学とPythonプログラミングの知識があれば、ゼロから量子コンピューティングを自習できるような教材を目指しているという。 公式サイトより 内容は「量子コンピュータに触れる」「超並列計算機としての量子コンピュータ」「量子ダイナミクスシミュレーション」「ショアのアルゴリズム」「グローバーのアルゴリズム」「変分法と変分量子固有値ソルバー」「量子・古典ハイブリッド機械学習」「補足」で成り立っている。 公式サイトでは「私たち
コンピュータサイエンスの授業をします。 初心者に、計算量のオーダーについて教えたいのですが、 [1] ソート以外の、 [2] 面白く [3] 理解が簡単な問題で、 [4]…
コンピュータサイエンスの授業をします。 初心者に、計算量のオーダーについて教えたいのですが、 [1] ソート以外の、 [2] 面白く [3] 理解が簡単な問題で、 [4] 複数の解くアルゴリズム(4つ以上)があり、 [5] [4]の計算量のオーダーがそれぞれ違う(以下の内、4つ以上を含むのが望ましい) https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%A9%E3%83%B3%E3%83%80%E3%82%A6%E3%81%AE%E8%A8%98%E5%8F%B7#.E4.B8.80.E8.88.AC.E7.9A.84.E3.81.AA.E3.82.AA.E3.83.BC.E3.83.80.E3.83.BC ような問題をご存じでしたら教えて下さい。 難しい注文かとは思いますが、よろしくお願いいたします。
最大マージン kNN と SVM の関係: kNN も最近はがんばっています - 武蔵野日記
先日書いた機械学習における距離学習の続き。 kNN (k-nearest neighbour: k 近傍法)は Wikipedia のエントリにも書いてある通り、教師あり学習の一つで、あるインスタンスのラベルを周辺 k 個のラベルから推定する手法。memory-based learning と呼ばれることもある。単純に多数決を取る場合もあれば(同点を解決する必要があるが)、近いインスタンスの重みを大きくする場合もあるのだが、いずれにせよかなり実装は単純なので、他の機械学習との比較(ベースライン)として使われることも多い。 簡単なアルゴリズムではあるが、1-NN の場合このアルゴリズムの誤り率はベイズ誤り率(達成可能な最小誤り率)の2倍以下となることが示されたり、理論的にもそれなりにクリアになってきているのではないかと思う。また、多クラス分類がちょっと一手間な SVM (pairwise に
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The Algorithms
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