型安全で高速な連鎖行列積の計算
この記事は Haskell Advent Calendar 2021 の22日目の記事です。 次のような３つの行列の積を考えてみましょう。 ABC = \begin{pmatrix} a_{00} & a_{01} & a_{02} \\ a_{10} & a_{11} & a_{12} \\ a_{20} & a_{21} & a_{22} \\ a_{30} & a_{31} & a_{32} \\ \end{pmatrix} \begin{pmatrix} b_{00} & b_{01} \\ b_{10} & b_{11} \\ b_{20} & b_{21} \\ \end{pmatrix} \begin{pmatrix} c_{00} & c_{01} & c_{02} & c_{03} & c_{04} \\ c_{10} & c_{11} & c_{12} & c_{13}
Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100
はじめに 本書は，筆者が長年書き溜めた様々な実務的な最適化問題についてまとめたものである． 本書は，Jupyter Laboで記述されたものを自動的に変換したものであり，以下のサポートページで公開している． コードも一部公開しているが，ソースコードを保管した Github 自体はプライベートである． 本を購入した人は，サポートページで公開していないプログラムを 圧縮ファイル でダウンロードすることができる． ダウンロードしたファイルの解凍パスワードは<本に記述>である． 作者のページ My HP 本書のサポートページ Support Page 出版社のページ Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (1) ―グラフ理論と組合せ最適化への招待― Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (2) ―割当・施設配置・在庫最適化・巡回セールスマン― Pythonによる実務で役立つ
Pyroで実践するベイズ機械学習
本書について #Pyroで実践するベイズ機械学習は、Uber AI Labsが中心となって開発を進めている確率的プログラミング言語Pyroを用いてベイズ機械学習を行う方法を解説した入門書です。ベイズ機械学習の基礎からPyroでそれをどのように実装するのかまでを解説していきます。 本ドキュメントは2021/08/08 現在、制作中です。 本ドキュメントはオープンなプロジェクトであり、そのため協力者を広く求めています。本書のソースコードは GitHub上で公開されています。 本書への追記や修正などありましたら、上記GitHubにてIssueの発行、またはPull requestをお願いいたします。 本ドキュメントは Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License のもとで公開されています。
できるだけ嘘を書かずに計算量やオーダーの説明をしようとした記事 - えびちゃんの日記
計算量についてのお話です。対象は、プログラミング経験はあるが計算量のことを知らない初心者から、計算量のことを知っているつもりになっている中級者くらいです。 数式を見たくない人にとっては読むのが大変かもですが、深呼吸しつつ落ちついて読んでくれるとうれしいです。 それから、この記事が自分には合わないな〜と思ったときは、（別の記事を Qiita とかで検索するよりも）この記事の一番下の 参考文献 にある本を読むことをおすすめします。Amazon の試し読みで無料で読めます*1。 TL; DR 関数の増加度合いのことをオーダーと呼ぶよ 計算量は、入力サイズ（など）を受け取ってアルゴリズムの計算回数（など）を返す関数だよ その関数のオーダーについての議論がよく行われるよ オーダーを上から抑えるときは \(O\)、下から抑えるときは \(\Omega\) を使うよ オーダーを上下両方から抑えたいときは
宗教的プログラムの構造と解釈 - 佐武原 | 少年ジャンプ＋
JASRAC許諾第9009285055Y45038号 JASRAC許諾第9009285050Y45038号 JASRAC許諾第9009285049Y43128号 許諾番号 ID000002929 ABJマークは、この電子書店・電子書籍配信サービスが、著作権者からコンテンツ使用許諾を得た正規版配信サービスであることを示す登録商標(登録番号 第6091713号)です。
matsueushi | GaussianProcess
GaussianProcess Juliaのガウス過程ライブラリGaussianProcesses.jlを使う(ハイパーパラメーター推定) GaussianProcess / Julia 2019-8-4 11:04 Juliaのガウス過程ライブラリGaussianProcesses.jlを使う(基本編) GaussianProcess / Julia 2019-7-17 21:22 ガウス過程の補助変数法をJuliaで実装、回帰結果を比較 GaussianProcess / InducingVariableMethod / SparseApproximation / SoD / SoR / DTC / FITC 2019-7-4 10:10 ガウス過程の補助変数法 (Inducing variable method) を理解する GaussianProcess / InducingVar
機械と学習する
【概要】 「深層学習による自然言語処理」の輪読会をしています 輪読会第4回目は5章が範囲でした 【目次】 はじめに 輪読会記録 資料リンク 第5章の概要 5章全体を通した感想 その他：キャッチアップについて その他：実務での利用について おわりに 参考文献 はじめに 講談社MLPシリーズの「深層学習による自然言語処理」の輪読会をしています。 輪読会の範囲で気になったことや資料のリンクなどをまとめていきます。 輪読会のリンクはこちらです。 learn-stats-ml.connpass.com 「深層学習による自然言語処理」のほか、輪読会を定期開催しているので、気になった方はグループメンバーになってもらえるとうれしいです。 また、Slackのwork groupを用意しているので、参加したい方は何らかの方法で私に連絡ください（輪読会参加してなくてもwelcome）。 【トップに戻る】 輪読会
Dammアルゴリズム - Wikipedia
Dammアルゴリズムは、誤り検出の一種であるチェックディジットのアルゴリズムであり、全ての1桁入力誤りと全ての隣り合う2桁の入れ替え誤りを検出することができる。2004年にH. Michael Dammによって発表された[1]。 利点と欠点[編集] Dammアルゴリズムは、Verhoeffアルゴリズムと同様に、最も頻繁に起こる2種類の誤り、すなわち1桁の入力誤りと、（末尾に付け足されたチェックディジットとその直前の数字の入れ値替えを含む）隣り合う2桁の入れ違えの、2種類の誤りを検出できる[1][2]。しかしDammアルゴリズムは、Verhoeffアルゴリズムと異なり、実行に際し、専用に構成された置換表と位置に応じた冪乗表を必要としない。さらに、逆元の表も演算表の主対角成分が0の時は必要ない。 Dammアルゴリズムは10種を超えるチェックディジットを出力しないため、（ISBN10のチェックデ
解説・講義資料 - Toshihiro Kamishima
機械学習・データマイニング全般 変わりゆく機械学習と変わらない機械学習 [物理学会誌 2019]：機械学習・データマイニングについての専門家以外に向けた解説記事 機械学習・データマイニング分野の概要：分野全体の概要と国際会議動向まとめ資料 ML, DM, and AI Conference Map：人工知能，機械学習，およびデータマイニング関係の国際会議関連マップ データマイニング：4種類の主要分析タスクとデータマイニングによる知識発見プロセスについての学部前半レベルの説明資料 社会における機械学習 機械学習・データマイニングにおける公平性 [人工知能学会誌 2019]：アルゴリズム決定の公平性に関する議論 Fairness-Aware Machine Learning and Data Mining: Tutorial on data analysis considering pot
NumPyroの基本を変化点検知で見る - HELLO CYBERNETICS
はじめに NumPyro基本 ライブラリの準備 確率分布 transoforms モジュール （tfp.bijector相当） 変化点検知 データ モデル 事前分布からのサンプリングでモデルの動作確認 MCMC推論 結果確認 はじめに TFUGベイズ分科会にてPPLについて話しました。改めてPPLを複数比較してみたことで、一層NumPyrpの書きやすさにほれぼれとしました。 www.hellocybernetics.tech 現状、PPLをまとめると 通常利用：Stan より低レベルを触れる研究用途：TensorFlow Probability 深層生成モデル及びベイズニューラルネットの変分推論 : Pyro 上記及び高速なMCMC : NumPyro という具合です。実際、速度やインターフェースの書きやすさを見るとNumPyroが個人的には抜けているのですが、一方でバックエンドがJaxで
TensorFlow User Group Meetup - ベイズ分科会 - 資料一覧 - connpass
「TensorFlow User Group Meetup - ベイズ分科会」の資料一覧です。
ノンパラメトリックベイズ
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https://twitter.com/sammy_suyama/status/1514480469894524929
統計たん on Twitter: "@kspub_kodansha 様より，@sammy_suyama さんの新刊「Juliaで作って学ぶベイズ統計学」を献本いただきました。すこし私なりにレビューをしてみたいと思います。以下いくつか連続的につぶやきます。"
須山敦志 Suyama Atsushi on Twitter: "目次はこちらです。 https://t.co/4seRfgPohS https://t.co/uLb1DLw9QZ"
https://utokyo-icepp.github.io/qc-workbook/welcome.html
GitHub - varkor/quiver: A modern commutative diagram editor for the web.
統計検定のまとめブログ
GitHub - pygae/clifford: Geometric Algebra for Python
須山敦志 Suyama Atsushi on Twitter: "こちらのスレッドでTFUGで当日残ってしまった質問にお答えします。 https://t.co/oLqyeRhWcB #tfug"