How To Learn Lisp
In the spirit of my last post, I decided to turn one of my favorite long comments on Hacker News into a blog post in the hopes that someone would find it useful. There was a good discussion last week about how to learn Lisp, and since I was a little late to the thread, most of the things I wanted to say had already been said. So, in an effort to pull it all together, I made a nice long summary com
俺の .screenrc が火を吹くぜ
たまにはこういう生産性のない話題もいいよね! さて、まあおまえらも GNU Screen くらいは使ってるとおもうわけだが。こいつがまたひどいバッドノウハウでさあ。ほとんどの人が他人の .screenrc をコピペしてきて済ませちゃうんだよね。俺くらいカスタマイズして使ってるやつとか見かけないわけよ。本当に。CodeRepos 見ても俺に比肩する規模の .screenrc 書いてる奴はいないもん。で、たまーにプロジェクタに表示して見せたりすると「それどうなってるんですか」とか。まあ一般人のおまえらは info なんか読まないよね。そうだよね。 でも今日は気が向いたから line-by-line で何が起こってるか解説しちゃうよ。 .screenrc の前にスクリーンショットの解説をちょっとだけ これが普段俺が使ってるノート PC の画面である。これで全画面。OS は普通の Ubuntu で
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統計学習あたり SVM好き An Introduction to Support Vector Machines and Other Kernel-based Learning Methods "ＳＶＭのアルゴリズムの説明とその分析手法としての統計学習理論が解説される。アルゴリズムが重要で学習理論はどうでもよいという人もいるが、この本は学習理論こそがアルゴリズムを明快にするための手段だと語る。その分析をすると高次元空間でもbenignな分布であればSVMで学習できると主張する。この薄い１冊分を使ってSVMのアルゴリズムを解明する道筋を語る。学問はシンプルでストレートが一番！”傑作”" Learning with Kernels: Support Vector Machines, Regularization, Optimization, and Beyond (Adaptive Compu
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機械学習ことはじめ sleepy_yoshi パターン認識と機械学習 上 - ベイズ理論による統計的予測 "新しい機械学習の定番教科書になるでしょう" Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science and Statistics) "Bishop本" Pattern Classification "パターン認識定番本" データマイニングの基礎 (IT Text) "実は機械学習の基礎にいい" わかりやすいパターン認識 "パターン認識の入門書" フリーソフトでつくる音声認識システム-パターン認識・機械学習の初歩から対話システムまで- "「わかりやすいパターン認識」にいきなり入るのは辛い方にはお薦め" Rで学ぶクラスタ解析 "クラスタリングの解説書．理論がきっちり紹介されている．スペクトラルクラスタリングがあるのがツボ
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