最小二乗法 - Wikipedia
最小二乗法（さいしょうにじょうほう、さいしょうじじょうほう；最小自乗法とも書く、英: least squares method）は、誤差を伴う測定値の処理において、その誤差の二乗の和を最小にするようにし、最も確からしい関係式を求める方法である。測定で得られた数値の組を、適当なモデルから想定される1次関数、対数曲線など特定の関数を用いて近似するときに、想定する関数が測定値に対してよい近似となるように、残差平方和を最小とするような係数を決定する方法[1][2][3]、あるいはそのような方法によって近似を行うことである[1][2][3]。 歴史[編集] 1805年にアドリアン＝マリ・ルジャンドルが出版したのが初出である。しかし、1809年にカール・フリードリヒ・ガウスが出版した際に1795年には最小二乗法を考案済みだったと主張したことで、最小二乗法の発明者が誰であるかについては不明になっている。
令和の時代にふさわしいブックマークコメント大賞 2019 - 殴る壁
いつの間にか年末を迎えつつある今日この頃、皆さんいかがお過ごしでしょうか。はい、それは良かったですね。では早速いきましょう。 法律って物理的なモノとしてあるんですか？ 法務省庁舎の地下にチタン製の「六法原器」が安置されていて、地方法務局にはその複製が保管されてる。5年に1度、制定改正された法を追加削除してるよ。 2019/02/09 16:53 b.hatena.ne.jp まずは、法律文に原本は存在しないんだろうかという案外と形而上学的問いを投げる増田に付けられたコメント。何も知らずに素直な気持ちで読むと、本当っぽく感じられる内容に秀逸さを感じる。「ロッポウゲンキ」という言葉の響きの良さが、また尤もらしさを醸す。どんなにググってもそれを否定する文章が見つかりそうにないこともまた良い。しかし、実際にはそんなものは無い、たぶん。 ドラゴンが火を吐きはじめたのっていつごろなの？ 小学校に上がる
numpy.matmul — NumPy v1.26 Manual
numpy.matmul# numpy.matmul(x1, x2, /, out=None, *, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj, axes, axis]) = <ufunc 'matmul'># Matrix product of two arrays. Parameters: x1, x2array_likeInput arrays, scalars not allowed. outndarray, optionalA location into which the result is stored. If provided, it must have a shape that matches the signature (n,k),(k,m)->(n,m). If
行列の乗法 - Wikipedia
数学において、行列の対から別の行列を作り出す二項演算としての行列の乗法（ぎょうれつのじょうほう）は、実数や複素数などの数が初等的な四則演算でいうところの乗法を持つことと対照的に、そのような「数の配列」の間の乗法として必ずしも一意的な演算を指しうるものではない。そのような意味では、一般に「行列の乗法」は幾つかの異なる二項演算を総称するものと考えることができる。行列の乗法の持つ重要な特徴には、与えられた行列の行および列の数（行列の型やサイズあるいは次元と呼ばれるもの）が関係して、得られる行列の成分がどのように特定されるかが述べられるということが挙げられる。 例えば、ベクトルの場合と同様に、任意の行列に対してスカラーを掛けるという操作が、その行列の全ての成分に同じ数を掛けるという方法で与えられる。また、加法や減法（英語版）の場合と同様に、同じサイズの行列に対して成分ごとの乗法を入れることによって
Matrix completion - Wikipedia
Matrix completion of a partially revealed 5 by 5 matrix with rank-1. Left: observed incomplete matrix; Right: matrix completion result. Matrix completion is the task of filling in the missing entries of a partially observed matrix, which is equivalent to performing data imputation in statistics. A wide range of datasets are naturally organized in matrix form. One example is the movie-ratings matri
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ビッグファイブ (心理学) - Wikipedia
概要[編集] ビッグファイブは単語間の関連性に基づいているが、神経心理学者にも使われている[6]。それは、因子分析（統計的手法）を性格検査データに適用する場合、性格のある側面を表現するために用いられるいくつかの単語がしばしば同一人物に適用されるからである。例えば、「誠実的な」という形容詞が当てはまる人は、「散らかった」ではなく「準備万端な」と形容されることが多い。また、この理論は共通言語の記述子を用いているため、人間の性格と精神を記述する上で一般的に用いられる5つの広い次元を示唆している[7][8]。五つの次元は、開放性、誠実性、外向性、協調性、神経症傾向と定義される。これらの次元の下には、多くの相関したより具体的なファセット（側面因子）が存在する。例えば外向性には、活発度、自己主張、明朗性、刺激希求性、親しみやすさ、社交性などの関連する特性が含まれるといわれている[9]。これらの根底に複
YouTubeの推薦アルゴリズムの変遷を追う〜深層学習から強化学習まで〜
はじめにこの記事は「eureka Advent Calendar 2019」24日目の記事です。 こんにちは、Data Analystの @pacocat です！ 私はeurekaには2019年11月に入社したばかりなのですが、毎日楽しく仕事させてもらっています。最近はプロダクト開発のための定性調査の仕組みづくりを手伝ったり、事業分析や組織開発をしていたりと、様々な定量・定性データを活用してどのように事業成長に貢献できるか考える日々です。 前職ではAI PdMとして、ゲームや強化学習領域でのAI活用を推進していました（興味ある方はGDC2019での発表や各種スライド slideshare / speakerdeck をご覧ください）。直近はがっつりAIに関わっているわけではありませんが、趣味で推薦×強化学習分野のサーベイをしていたら面白い話題がたくさんあったので、それらの中からYouTub
Latent and observable variables - Wikipedia
In statistics, latent variables (from Latin: present participle of lateo, “lie hidden”) are variables that can only be inferred indirectly through a mathematical model from other observable variables that can be directly observed or measured.[1] Such latent variable models are used in many disciplines, including political science, demography, engineering, medicine, ecology, physics, machine learni
協調フィルタリング - Wikipedia
協調フィルタリングを使用してユーザーの評価を予測する例。最初は、さまざまな項目 (動画、画像、ゲームなど) を評価する。その後、システムは、ユーザーがまだ評価していないアイテムに対するユーザーの評価について予測する。これらの予測は、アクティブなユーザーと同様の評価を持つ他のユーザーの既存の評価に基づいて作成される。例えば上記の場合、システムは、アクティブなユーザーがビデオを気に入らないだろうと予測している。 協調フィルタリング（きょうちょうフィルタリング、Collaborative Filtering、CF）は、多くのユーザの嗜好情報を蓄積し、あるユーザと嗜好の類似した他のユーザの情報を用いて自動的に推論を行う方法論である。趣味の似た人からの意見を参考にするという口コミの原理に例えられることが多い。 例えば、ユーザAがアイテムXを好むとすると、アイテムXを好む別のユーザBが好むアイテムYを
Visual Studio Codeの「サンタ帽アイコン」に対し宗教的な抗議、その対応で炎上 | スラド オープンソース
ストーリー by hylom 2019年12月23日 17時45分 サンタ帽はサタンとか言っておけばよかった？ 部門より Anonymous Coward曰く、 Microsoft製の人気コードエディタVisual Studio CodeでGitHubリポジトリのIssuesセクションが炎上、リポジトリが一時的に関係者専用モードに制限され、一般からの新規バグ報告が受け付けられない状態になっていた（経緯を説明するIssue）。 発端は、CodeのInsiders版（ナイトリービルド的なもの）にて、クリスマス絡みのちょっとした演出として、設定アイコンの歯車にサンタ帽が被せられた、というもの。これを見たユダヤ教徒と思われるユーザが、「宗教のシンボルをエディタに載せて宗教を推すことは不快極まりない、私にとってサンタ帽はナチスの鈎十字に等しいシンボルだ、最優先で削除しろ」と強い口調で抗議したため、開
統計集団 - Wikipedia
統計集団（とうけいしゅうだん、英: statistical ensemble）とは、統計力学における基本的な概念の一つで、巨視的に同じ条件下にある力学的に同じ系を無数に集めた仮想的な集団である[1]。統計的（とうけいてき）アンサンブル、確率集団（かくりつしゅうだん）、ギブズ集団、あるいは単にアンサンブルとも呼ばれる。 巨視的には同じ条件下にあっても、力学系が取り得る力学的な状態は一つに定まらない。無数に集めた系の内である状態を取っている系の割合を、系がその状態を取る確率であると考える。この確率で重み付けした加重平均をアンサンブル平均と呼ぶ。 概要[編集] ボルツマンらによる気体分子運動論の立場では、理想気体を多数の分子の集まりであると考える。多数の分子が衝突を繰り返して、個々の分子の力学状態が確率的に現れるものと見なされる（分子的混沌）。当時はまだ分子の存在が確証されていなかったため批判を
Ensemble learning - Wikipedia
In statistics and machine learning, ensemble methods use multiple learning algorithms to obtain better predictive performance than could be obtained from any of the constituent learning algorithms alone.[1][2][3] Unlike a statistical ensemble in statistical mechanics, which is usually infinite, a machine learning ensemble consists of only a concrete finite set of alternative models, but typically
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https://ismir2011.ismir.net/papers/OS6-1.pdf
pyspark.sql module — PySpark 2.2.0 documentation
ACM Digital Library
https://dl.acm.org/doi/10.1145/2827872
MovieLens - Wikipedia
pyspark.ml package — PySpark 3.0.1 documentation
spark/python at master · apache/spark