俺は守りに入らない、これが今の俺だ - ひがやすを技術ブログ
Seasar Conferenceが久々に開催されます。 興味のある方はぜひお申し込みください。 http://seasar.connpass.com/event/19317/ 正直、話す内容は、個々人にまかされているので、どんな感じになるのかはやってみないとわからないのですが、私は、今取り組んでいることを話したいと思います。 今、私が取り組んでいるのは、 「ダンスマシン(すっげー仮)の開発」 イメージはこんな感じ。 Padをたたきながら、ダンスを組み立てていきます。ダンスは、1,2小節ごとに組み立てていくことがほとんどなので、曲を作るのと同じような感じで組み立てていくことになります。出来上がったダンスは、Audioムービーの静止画の上に、シルエットで踊らせるようなことを考えています。 いわゆる、VJ用のマシンな訳ですが、DJのソフト&ハードと、MIDIで連動させることができ、曲とダンスを
信頼区間の意味と、Rのpredict()関数の使い方の注意点 - StatsBeginner: 初学者の統計学習ノート
信頼区間とはなんぞやというのをメモしておこうと思って、簡単なデータで回帰分析を行って図をつくろうかと思ったら、Rのpredict()関数の使い方に落とし穴があったので復習がてらメモ……。 とりあえず単回帰分析する Rの練習用データセット「cars」をつかいます。*1 車のスピードと制動距離（or 停止距離）ですかね。 > head(cars) # Rの練習用データセット「cars」の中身 speed dist 1 4 2 2 4 10 3 7 4 4 7 22 5 8 16 6 9 10 相関係数と散布図をみておきます。 > cor(cars$speed, cars$dist) [1] 0.8068949 > plot(cars) とりあえず回帰分析します。 # lm()で回帰分析 > cars.lm <- lm(dist ~ speed, data=cars) > summary(car
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