ご自身の語彙力をお選び下さい。 語彙力に合わせてフキダシ内のセリフが変わります。 （語彙力が低いと思われる方はこちら→■） （語彙力が高いと思われる方はこちら→■） 語彙力が普通だと思われる方はこちら↓ （レシピ提供：ぐるなび みんなのごはん/河瀬璃菜) （語彙力が低いと思われる方はこちら→） （語彙力が高いと思われる方はこちら→）

読者の語彙力にあわせて「普通」「低い」「高い」の3種類から選べるという趣向。 まず、「普通」として示された漫画はオーソドックスな料理漫画のパターンをふまえている。 世界初！語彙力を選べる料理漫画「風来包丁漫遊記」 | オモコロ シャープな描写でていねいに描かれていて、登場人物も食材も作者の絵柄で描きわけられ、基準として本当に「普通」によくできている。 「高い」バーションの漫画は、コマ割りや絵は同じもので、フキダシ内の台詞だけ書きかえてある。 世界初！語彙力を選べる料理漫画「風来包丁漫遊記」 | オモコロ ただし、きどった台詞回しのシュールさを笑うためのギャグ漫画であり、実際に語彙力がある感じはない。国語辞典で調べた言葉を文脈を考えずに当てはめているかのようで、かたい四字熟語とくだけた故事成語が乱雑に混在している。 本当に語彙力を活用した作品とは、登場人物の社会的立場にあわせた台詞を作りあげ

質問です。 目の前の数字もクリアしていないのに非現実的な数字を目標とするなんて… 的な慣用句はありますか？ 子どもが言い出したのですが、「月」と「指」 が言葉の中に出てきたような…と。 先生が手で月と指を表現してその言葉を教えてくれたから。 と言っています。 どなたかピンとくるものはありませんか？ 教えてください！

#3です。 理科の方面からは少し難しいですね…。 どうしても、出て来る単語が難しくなりますから、漫画から入ると言っても楽ではないかもしれません。 たとえば、 http://www.amazon.co.jp/%E6%A4%8D%E7%89%A9%E3%81 … こんな感じのものから入るとか？ でもこれは微妙ですね。 対して、スポーツからは大体入りやすいと思います。 スポーツ漫画は沢山ありますし、よほどのハズレでもなければ大体面白いです。 参考にはなりませんが、 http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B9%E3%83%9D% … こんな感じで、あと手っ取り早いのは、「小学6年生の男の子が夢中になって読めるようなスポーツ漫画を教えて下さい」と、漫画カテゴリに投稿することでしょうか。（笑） お薦めできるものはいくつかありますが、私の提案よりは確実にヒットが出そうな

電験三種の勉強法について 電験の勉強方法について述べたHPやブログをいくつか見たのですが、試験範囲を最初から最後まで理解する、というやり方は避けるべき勉強法だという旨のものが多いと感じました。このような話は電験に限ったことではありませんが、電験は試験範囲が広いためか「過去問重視」「公式丸暗記」「3年計画（科目合格制度）」「60点合格狙い」といった戦略を良しとする傾向がより強いなあと感じました。 でもどうせ資格を取るなら100点目指して範囲全部理解した方がいいよね。実際に私は全科目満点を目指して、７ヶ月程度勉強しました。1日に2〜3時間程度の勉強を続け、無事に一発合格！点数は4科目平均で85点程度で、１００点では無いけどまぁまぁ余裕の合格でした(やったね)。 実際に合格してみてより強く思うのは、１００点目指してしっかり理解しながら勉強を進めるのが一番近道なんじゃないのかなぁーということです。

皆さんは暗記をするとき、どんな方法を使っていますか？ おそらく多くの方が、教科書を見ながら書いて覚えたり繰りかえし読んで覚えたりといった「情報を頭にいれる方法」を使っているのではないでしょうか。 実は、それは効率の良い暗記法ではありません。 なぜなら、暗記の目的は「少ないヒントから答えを思い出せるようになること」だから。 このページでは、記憶力の低かったぼくが色んな本を読んでたどりついた「最短で答えを思い出せるようになる勉強法」、リマインドプッシュ暗記法についてまとめていきます。

山口真由さんという名前を、聞いたことのある人も多いのではないでしょうか。 東京大学法学部を首席で卒業し、現在は弁護士やタレントとしてご活躍されている方です。 山口真由さんが中学生の時からずっと行ってきた勉強法が「7回読み」という勉強法。 このやり方を見てみたら、身近にいるいわゆる「できる人達」も、同じようなやり方に帰結していることがわかりました。 今回は、山口真由さんと、頭のいい人の勉強法を見比べてみて見えてきた、私たちの記憶のメカニズムにかなった効率的な勉強法をご紹介します。 実はこの勉強法、勉強が苦手な人ほど必見です！ 基本のやり方 ①教科書をざっと読む。わからないところも拾う程度にして、先へ進む ②教科書を読むことを繰り返す。 基本としてあげられるのはこの二つの工程です。 山口さんは、この工程を7回繰り返していたと言います。 重要なところに線を引くのではなく、読みながら読んだ箇所全て

教科書に記載されている図表は、言葉だけでは理解が難しく、混乱の恐れがある箇所をまとめているものです。その図表を自分でつくることは、理解を深め、基礎をしっかり固めることにつながります。今回は、応用力につながる図や表を使った勉強法をご紹介します。

仕事を始めると、勉強すべきことが山のようにあります。どうせやるのなら、成果を出すための勉強法を身に付けたいですよね。そこで私が出会ったのが「図解式勉強法」です。 私は、基本的には勉強が大嫌いです。大学受験までの勉強で、もう一生分勉強したような気がしていました。しかし、社会人になってみると実際はまったくその逆だったのです。 仕事を始めると、覚えることは山のようにあります。なおかつ、通常業務の合間という短い時間で多くのことを学習する必要がありました。学習にも、必ず費用対効果が求められます。だからこそ、勉強のための勉強ではなく、成果を出すための勉強が何よりも重要になってくるのです。そこで出会ったのが「図解式勉強法」でした。 “細切れの情報”は頭に入りにくい 例えばこんなことはないでしょうか？　ひたすらランダムに英単語を覚える、脈絡のない数字の並びをそのまま覚える、まったく知らない分野の専門用語の

前回は「図解式勉強法」の導入効果と基本コンセプトをお伝えしました。いよいよ今回から、実際にどのように図解にしていくのか、その基本的なテクニックやルールについて紹介していきたいと思います。 キーワードを囲んで、つなげる まずは重要な単語を抜き出します。どのような勉強においても、図解する最初の作業はキーワードを見つけること。通常、テーマの中で重要と思われる名詞がキーワードとなります。 キーワードかどうかのポイントは、キーワードだけをざっと眺めても、全体の意味が分かるかどうかです。図解式勉強法では、キーワードが情報の最小単位。つまり、最も小さな塊です。 キーワード同士の関係を「線」で示す 例えば「大学生は就職すると社会人になる」という情報があるとします。この文章のキーワード（重要な名詞）は、「大学生」と「社会人」。そして、この2つのキーワードを結び付ける関係性が「就職」になります。

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July 8, 2014 「図解式勉強法」を実践すると……非常に分かりやすくなります(^O^) カテゴリ：カテゴリ未分類 私の感想です 「図解」を自分で描いてみると 本当に「勉強効率」を劇的に変わります! ▼「図解式勉強法」を実践すると…… ・「右脳」と「左脳」のフル活用で記憶がすぐ定着する ・忙しい社会人でも最小限の努力で済む ・今まで使っていなかった「図」のパターンが 効果に直結します ・1時間かかって理解・記憶していたことが15分で完璧に ・図で思い出せるから、一度覚えたら忘れない ・英語・経済・論述問題など、さまざまな資格勉強にも対応 ・「図解式」は勉強だけでなく、日々の仕事・生活にも活用できる など、これまでの勉強法とは“ちょっと違うメリット”が満載です。 是非　勉強にお役立てください 楽天オークション出品中 時間が有りましたら見てみてくださいね クリック 　　　　　　　　　　←

覚えること山のようにあるのに、学習する時間は業務の合間の短い時間しかない――。そんな時は勉強のための勉強ではなく、成果を出すための「図解式勉強法」がオススメ。今回は、複数のキーワードを1つに集約する「情報の統合」を紹介します。 前回は「図解式勉強法」の情報整理法として「文脈の中で見つけ、そのキーワードをつなげていこう」と説明しました。今回は、複数のキーワードをひとつに集約する「情報の統合」を紹介します。 複雑な変化にも対応可能！ キーワードを「合併」「統合」しよう キーワードは1対1とは限りません。複数のキーワードを統合して1つのキーワードになったり、1つのキーワードを分解して、複数のキーワードになったりします。前者を「統合」、後者を「分岐」と呼ぶことにします。「統合」で表現するのは、何かが融合して別のものになるような変化です。 例えば化学反応。水素と酸素の結合によって爆発が起こり、水が生

私の提唱する「図解式勉強法」は、バラバラになっている情報をつなげて、図にまとめあげる勉強法です。ここで言うバラバラの情報とは、おのおのが独立して存在する断片的な情報です。英語であれば1つの単語、歴史であれば1つの事件、会計であれば1つの専門用語――といった、単独で存在する要素を指します。 そして、断片的な情報の最小単位は「キーワード」です。例えば「AとBとでCになる」という説明文があれば、ここでは「A」「B」「C」がキーワードで、最も小さな情報です。これらのキーワードをつなげて、1つの図にするのが図解式の基本コンセプトとなります。 1つの図の中にどんどんキーワードを入れていく 図解式勉強法では、さらに関連するキーワードをどんどんつなげて、1つの図の中にたくさん収めていきます。収めるキーワード数が増えても、1つの図の中に入ってさえすれば、人間の脳はまとめて理解、記憶することができるので大丈夫

2012年10月05日 図解式勉強法(1) カテゴリ：カテゴリ未分類 「なんのために、ノートを取ると思う？」 そんなことをある中学生に聞いたって 前に、日記に書いたと思います。 その話のあとで、 「学校のノートを取ってきてほしいんだ。 同じ単元をしていると言っても 学校の先生によって やり方は、少し違ったりするから。 ノートさえ、ちゃんと取っててくれれば そのノートを観れば分かるんだけど 授業のノートを取れるのは、 僕ではなく、君だけだから。 これは、ミッションだよ。」 そんな風にお願いしたのです。 で、翌週ノートを取ってきてくれました。 「分かったのは、これだけでした。」 と、走り書きのようなノート。 「学校の先生、たぶん もっと書いてたと思うんだよな。」 って、聞いてみると 「そうなんです。 気づいたら、追いつけなくて。。。 一生懸命書いていたら サブでついてた先生に 『今日は、どうし

最近、Pythonでpdfを作成する機会がありました。 Pythonのpdf作成ライブラリには何があるのかを調べたところ、ReportLabが一番有名そうでした。 ReportLab - Content to PDF Solutions rptlab / reportlab — Bitbucket また、DjangoのドキュメントにもReportLabの記載がありました。 Django で PDF を出力する | Django documentation | Django そこで、Django + ReportLabのアプリを作り、Herokuにてpdfを表示してみました。 目次 環境 環境の準備 Djangoアプリの内容 ローカルでの動作確認 Herokuへデプロイ 動作確認 ソースコード 環境 Python 3.5.2 Django 1.10.4 ReportLab 3.3.0 uWS

Django The web framework for perfectionists with deadlines. Menu

Djangoチュートリアルに則ってPDFを出力してみる DjangoでPDF生成ができるということで、チュートリアルに則ってPDFを出力してみました。 準備 (virtualenv) $ sudo pip install reportlab (virtualenv) $ django-admin startproject pdf_creater (virtualenv) $ cd pdf_creater (virtualenv) $ python manage.py startapp myapp from django.conf.urls import include, url from django.contrib import admin urlpatterns = [ url(r'^myapp/', include('myapp.urls')), url(r'^', include(

まず使いたい日本語フォントを用意します。 次にフォントを<prj_name>/<prj_name>/static/fontsに設置します。 設置したらsettings.pyにpathを通します。 BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) STATIC_URL = '/static/' STATIC_ROOT = os.path.join(BASE_DIR, '<prj_name>', 'static') 次にviewを書いていきます。 今回は例としてfoo_app(<prj_name>/foos)のモデルFooのDetailViewをPDFとして出力します。 generic.DetailViewを使いrender_to_responseの部分だけoverrideします。 import io

PythonにおけるPDFの生成方法はさまざまですが、日本語の使用を前提とした場合、比較的古くからあり、実績のあるライブラリはReportLabです。 ReportLabのインストール 下記コマンドを入力しReportLabをインストールしてください。 ※これはpipがインストールされていることを前提としています。インストールしていない場合はpipの使い方とインストールを参照してください。 pip install reportlab PDF生成例 次の例は、文字列、線、配色の指定などを行ったPDFを生成したものです。 from reportlab.pdfgen import canvas from reportlab.pdfbase import pdfmetrics from reportlab.pdfbase.cidfonts import UnicodeCIDFont from re

Doc2Vecとは Doc2Vecは、任意の長さの文書をベクトル化する技術。 文書やテキストの分散表現を獲得することができる。 ＊ベクトル同士の類似度を測定して、文書分類や似た文書を探すことができる。 Word2VecのCBoWにおける入力は、単語をone-hot表現した単語IDだけだったが、 Doc2Vecは、単語IDにパラグラフIDを付加した情報を入力とする。 下図のイメージ 下記、論文より抜粋 [1405.4053] Distributed Representations of Sentences and Documents 日本語での要約記事としてはこちらが分かりやすい。 【論文紹介】Distributed Representations of Sentences and Documents from Tomofumi Yoshida www.slideshare.net Word

概要 自然言語処理で文書をベクトル化する手法として、fastText と Doc2vec のどちらが良いのかと思い、試してみることにしました、という趣旨の記事です。 ソースコード 今回の実験のために実装したコードはこちらに上げてあります。 https://github.com/kazuki-hayakawa/fasttext_vs_doc2vec また、記事本文中ではライブラリのimport文などは省略している箇所もありますので、それらに関しては上記ソースコードをご覧ください。 ディレクトリ構成 以下のようなディレクトリ構成です。２つのモデルを作成して、最終的に classifier.py で文書の分類を実行します。 fasttext_vs_doc2vec ├ dataset │ ├ news_text (ニュース記事本文格納ディレクトリ) │ └ make_dataset.py ├ li

6月になってからGIGAZINEの記事末尾部分に入っている「関連コンテンツ」がGoogle AdSenseを利用したものから、自前で開発した機械学習サーバーを使った仕組みに入れ替わりました。 ◆自前の関連記事自動生成システム＆機械学習サーバーを開発した理由 理由はシンプルで、以前に利用していたGoogle AdSenseによる関連記事自動生成「関連コンテンツ」の精度があまり高くなかったためです。精度が低い理由については、直接GoogleのAdSenseを担当するエンジニアにGoogleハングアウトで話をする機会を得た際に質問してある程度の原因を聞いており、結果的には「これは自前で作った方が後々のことを考えても十分、アリだろう」と判断できたから、ということになります。 また、Googleのサイトにも書いてあるように、関連記事を適切に表示することで「平均的なおすすめの関連コンテンツでページビュ

自己紹介・近況 名前: 中西克典 所属: 有限会社 来栖川電算（バイト） twitter: @n_kats_ 昔は数学をしていた。 数週間前、全脳アーキテクチャ若手の会 関西異分野交流会なるものに参加するも、学生さんばかりで浮いていた気がする。 内容 経緯 pythonでdoc2vecをする方法 実際に使った話 経緯 先輩「好みの小説を探したいから小説をベクトル化してくれ」 最初の案 word2vecで単語をベクトルにして平均を取る？ タグやジャンルを推測する？ 最初の案はダメ 単純な平均じゃ意味のあるベクトルが取れる気がしない 先輩「タグやジャンルよりもっと細かい検索がしたい」 doc2vecがあるやん！ doc2vecとは 文章をベクトルに変換する機械学習アルゴリズム word2vecの進化形 不安要素 小説みたいな長い文章も大丈夫？ doc2vecって技術的な評価はどうなっているの？

This article was written for †rap Advent Calender 2017. Tommorow's writer are neg(CDジャケットイラストメイキング) and uynet(FutureBass). Doc2Vec 目次 モチベーション Word2Vec Doc2Vec Gensim Reference モチベーション 自然言語処理で文章の特徴量を使いたいタスク(SentimentAnalysis, 記事のレコメンド等)がある. 文章や文や段落(全て非固定長)単位で分類やクラスタリングをしたい ↓ 教師有り/無し学習の手法のほとんどは, 入力となる特徴量が固定長であることを要求 ↓ 文章や文や段落の特徴量を, 統一的に求める手法が欲しい ↓ Bag of Words, Bag of Ngram, Doc2Vec Word2Vec Doc2Vec

doc2vecでWikipediaを学習する - TadaoYamaokaの日記 を参考に、wikipediaのデータをdoc2vecでトレーニングし、類似単語を調べてみました。 総単語数 2,890,010 頻度10以下 2,364,440 残り単語数 525,570 doc2vecは、トレーニングした単語をmodel.wv.vocabで参照することができます。 単語数が、残り単語数の約半分になっているのは、出現頻度が少ない単語が出現している文を削除した時に別の単語も削除しているからでしょう。 >>> len(model.wv.vocab) 266732 トレーニングした単語は、word_vector(keyedvectors)に辞書形式で保存されます。 >>> model.wv.vocab 'カウンダ': <gensim.models.keyedvectors.Vocab object

テクノロジー GitHub - facebookresearch/fastText: Library for fast text representation and classification.

TF-IDF Cos類似度推定法は文書の類似度を計算するのによく使われている方法です。大きく分けて、 TF-IDFの計算 Cos類似度の計算 の二つのステップに分かれます。 TF-IDFの計算 TF-IDFは名前の通り、TFとIDFの積を表しています。ある単語のTF-IDFがその単語の重要度になります。

『いくつかの文書があったとき、それぞれの文書を特徴付ける単語はどれだろう？』こんなときに使われるのがTF-IDFという値。 TFはTerm Frequencyで、それぞれの単語の文書内での出現頻度を表します。たくさん出てくる単語ほど重要！ $\textrm{tf}(t,d)$ 文書 $d$ 内のある単語 $t$ のTF値 $n_{t,d}$ ある単語 $t$ の文書 $d$ 内での出現回数 $\sum_{s \in d} n_{s,d}$ 文書$d$内のすべての単語の出現回数の和 IDFはInverse Document Frequencyで、それぞれの単語がいくつの文書内で共通して使われているかを表します。いくつもの文書で横断的に使われている単語はそんなに重要じゃない！ $\textrm{idf}(t)$ ある単語 $t$ のIDF値 $N$ 全文書数 $\textrm{df}(t)$

TF-IDFでタグ付け 03 Nov 2013 Kaggleで挑戦できそうな問題があったのでチャレンジしてみた。 http://www.kaggle.com/c/facebook-recruiting-iii-keyword-extraction Stack Exchange(Stack Overflowみたいなもの)にあるテキストとそのタグデータを訓練データとして 同様にStack Exchangeにあるページからタグを類推せよという問題。 多分キーワード抽出を行う方法がうまく行くんじゃないかと思いやってみた。 TF-IDFアルゴリズム 基本的にはTF-IDFを使ってみる。これは文書中のtokenの重要度をその頻度と、他の文書にどれくらいないかの指標 の積として表すアルゴリズム。コードで書くと下のような感じ。 import numpy as np term = <Target Term>

やったこと 文書の特徴語の抽出方法として「TF-IDF」という比較的簡単なものがあることを知ったので、身近なデータを使って試してみた。 弊社スローガン株式会社が運営している新卒学生向けの求人メディア「Goodfind」では、ベンチャー企業・スタートアップ企業約100社を掲載しているので、この企業紹介ページのテキストを元に、各社の特徴語を抽出した。しれっと自社の求人もここに掲載しているので、自社の特徴語を見て結果の妥当性を考えた。 使ったツール・技術 MeCab 非常に有名なオープンソース形態素解析エンジン。形態素解析とは、文書を単語ごとに分割し、その単語に対して品詞をタグ付けする作業を指す。形態素解析は日本語のような単語が区切られていない言語では必須の前処理である。 http://taku910.github.io/mecab/ 文書中の単語の重みを表す値。詳しい定義は下記を参照。 htt

文書要約と情報抽出 だいぶ前に特徴抽出と TF-IDF について説明し、また scikit-learn で TF-IDF を計算してみました。 文書の要約を作成するためには次の 3 つの作業が必要となります。 1. 文章の内容を理解する 2. 中心的な話題を特定する 3. 簡潔にまとめる 現在の言語処理の技術では文書の内容を完全に理解したり、高品質の要約文書を作成するということは困難です。しかし要約ではなく、特徴となる語彙を抜き出して抄録を作成するということであれば、それほどではありません。抄録とは重要な情報を伝えている語句を文書から抜き出して並べたものです。 一般的には、文書中における語句の登場頻度から、その文書内での語句の重要性を計算する方法が選択されます。今回は過去の記事を参考にしながら、青空文庫にある小説作品をダウンロードして、その小説の特徴となる語彙を抽出してみます。 素材を用意

Udacityサイト https://www.udacity.com/ 次世代に必要な英語とプログラミング 文部科学省は小学校へのプログラミング教育の導入や、英語教育の強化に向けた施策強化を進めています。これからの国の競争力を高めるためには、グローバルな視野とITレベルの強化が不可欠であることから、このような方向性が生まれたてきたわけですが、今そこに、AI技術の強化が入ってきました。 オクスフォード大学が「10年後に無くなる職業」を発表し、話題になりましたが、無くなる職業のほとんどは、AIとロボットの進化によるものです。今からでは遅いかもしれませんが、英語力の向上とAIプログラミングの習得が一挙にできれば、心強いことうけあいです。 そんな中、英語とプログラミングをいっぺんに学習できるツールとして、Udacityが注目を浴びています。特に、Pythonは米国の教育シーンでも特に重視されている

パフォーマンスチューニングを行う際、改修前後で効果があらわれているか確認するのは重要です。Pythonにはデフォルトでパフォーマンス解析を行うモジュールが組み込まれているのですが、そのままではちょっと使いづらいく出力結果も見にくいです。そこで、簡易な記法で計測できる＋結果の可視化を行うツールを作りました。 icoxfog417/pyfbi まず、実行結果(dump_statsなどで保存したファイル)を以下のようにグラフ・表で可視化できます。インストールするとpyfbi_vizというコマンドが使えるので、それでファイルを保存したディレクトリを指定すればOKです。改修前の計測、改修後の計測2つのファイルをフォルダに入れておけば前後の可視化が可能です。 pureは内部で呼び出している関数の実行時間を加味しない、純粋な実行時間になります(tottime)。totalは、呼び出している関数の実行時間

こちらの記事はPythonプログラムのシーケンスの確認できる便利なWEBサイトの紹介になります。 自分が初心者の頃、Python独特の内包表記やmap関数、filter関数を用いたエレガントなコードを見て これは何をしているんだろうと不思議になり振る舞いを確認するために試行錯誤した経験がみなさんあると思います。 そう言う時に下記のWEBサイトを利用するとコードの理解の助けになると思い紹介させていただきます。 Visualize Python tutor 対象読者 主にPython学習中の初心者・中級者の方を対象にしています。 環境 Python3.6 も Python2.7 どちらのコードでも動作させることが可能です。 ただし本文中のプログラムはPython3.6でのみ動作を確認しております。 こちらからコードを引用しました。 pythonの内包表記を少し詳しく サンプルコード(map関数

普段、Pythonのコードは何となく速かろうという、言ってみれば勘で書いているのだけど、その勘とやらは往々にしてウンコードを生むものである。そこで、プロファイラを使っていきたいと思う。 使えそうなツール そういうわけで、いくつか使えそうなツールをリストアップした。 経過時間のプロファイラ ツール名 メモ profile ビルトイン, ピュアPythonの決定論的プロファイラ cProfile ビルトイン, C拡張の決定論的プロファイラ line_profiler 行単位の決定論的プロファイラ Plop 統計的プロファイラ, Dropboxの人が作ってる statprof 統計的プロファイラ, 開発停止？ yep 拡張モジュール用の統計的プロファイラ, バックエンドにgoogle-perftools メモリのプロファイラ ツール名 メモ memory_profiler 行単位でメモリ消費量の

プロファイラは今まで何度も投稿されたネタですが、cProfileの出力をKCacheGrindとpyprof2calltreeとで可視化する方法の紹介です。 KCacheGrindはプロファイリング結果を可視化するツールで、元々はC言語のValgrindプロファイラの可視化ツールとして開発されたようです。pyprof2calltreeはcProfileの結果をKCacheGrindで読み込めるようにする変換ツールです。 用意するもの KCacheGrind https://github.com/KDE/kcachegrind GraphViz http://www.graphviz.org/download/ pyprof2calltree https://pypi.python.org/pypi/pyprof2calltree 実験環境 OS: macOS High Sierra 10.

１つ確率変数(Random Variable)の事象(Event)に対して定義 情報量(Information) １つの確率変数に対して定義 エントロピー(Entropy) 1つの確率変数の2つの分布(Distribution)に対して定義 クロスエントロピー(Cross Entropy) 相対エントロピー(Relative Entropy) Jensen Shannon Divergence 2つの確率変数のそれぞれの事象に対して定義 Pointwise Mutual Information 2つの確率変数に対して定義 相互情報量(Mutual Information) 条件つきエントロピー(Conditional Entropy) 離散確率変数の場合 情報量 確率変数を$X$、事象$x\in X$の分布を$p(x)$とする イベントが観測された時に得られる「びっくり量」 確率が低いほど

ジニ係数に引き続き、情報利得の関数も作ってみました。 ジニ係数については以下を参照ください、 [Pythonでジニ係数を計算してみる - surolog 以下の流れでご紹介 情報利得の簡単な説明 情報利得の実装 情報利得って wikiによれば カルバック・ライブラー情報量 - Wikipedia カルバック・ライブラー情報量(カルバック・ライブラーじょうほうりょう、英: Kullback–Leibler divergence、カルバック・ライブラー・ダイバージェンス)とは、確率論と情報理論における2つの確率分布の差異を計る尺度である。情報ダイバージェンス(Information divergence)、情報利得(Information gain)、相対エントロピー(Relative entropy)とも呼ばれる。 http://ja.wikipedia.org/wiki/カルバック・ライブ

「決定木」は、おそらく世界で最も利用されている機械学習アルゴリズムです。教師ありの学習データから、階層的に条件分岐のツリーを作り、判別モデルを作ることができます。 今回は決定木の活用例として、きのこ派とたけのこ派を予測する人工知能を作りました。プログラム言語は、Pythonとscikit-learnです。 決定木はエントロピーで分類モデルを作る機械学習の目的は、分類能力の高いモデルを作ることです。決定木は、エントロピーという情報理論を用いて、データから分類モデルを作ります。 エントロピーという言葉は、聞いたことがあるかもしれません。乱雑さや不規則性の程度を表す指標です。イメージ的には、散らかっている部屋の中はエントロピーが高く、整頓された部屋はエントロピーが低いです。 ここで日本の代表的なチョコレートである、たけのこ派ときのこ派を分類するモデルを考えます。１０人に聞いてみたところ、たけのこ

世界を考察する新しい方法を手に入れたときの感覚が大好きです。特に好きなのは、いずれ具体的なコンセプトに形を変えるボンヤリとした考えがあるときです。情報理論は、その最たる例です。 情報理論は、多くの物事を説明するための正確な言葉を与えてくれます。自分はどのくらい理解できていないのか？質問Aの答えを知ることが、質問Bを答えるのにどのくらい役立つのか？ある種の信念が他の信念とどの程度似ているのか？こういうことに対し、若くて未熟なころから自分なりの考えがありましたが、情報理論に出会って正確で強固な考えとしてはっきりと固まりました。その考えは、桁外れの、例えばデータの圧縮から量子物理学や機械学習、さらにはその間に広がる数多くの分野に応用が利くものです。 残念なことに、情報理論は少々威嚇的に見えてしまうのですが、そう断定すべき根拠は全くないと思います。実際、情報理論の多くの重要な概念は完全に視覚的に説

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栄養たっぷり！野菜を使ったヘルシースイーツのレシピ集おやつはダイエットや健康の敵だと思っていませんか？もちろん、食べ過ぎは肥満に繋がってしまいますが、我慢のしすぎは身体や心にダメージを与えてしまいます。食べ過ぎも×、我慢しすぎも×…だったらいっそ、野菜を使ったヘルシースイーツで、心と身体を満足させつつ、普段の食事では足りていない栄養素を摂っちゃいましょう！2017年02月03日更新

アスパラのムースレアチーズ なんと、アスパラで作った野菜のケーキ！まるでクリーミーなポタージュのよう。ほんのり塩気のきいた、グリーンの爽やかレアチーズケーキです。 材料 （直径15cmの（テフロン加工）底の抜ける丸型1台分） ＜ボトム＞ マリービスケット 6枚（約35ｇ） 小麦胚芽クラッカー 3枚（約10ｇ） バター（食塩不使用） 30ｇ ＜生地＞ フィラデルフィアクリームチーズ 200ｇ 砂糖 60ｇ 塩 小さじ1/4 バニラエッセンス 適量 生クリーム 150ml 【アスパラのピュレ】 アスパラ 150ｇ（約5本） 牛乳 30ml 【A】 粉ゼラチン 6ｇ 水 大さじ2 ＜飾り用＞ くこの実 適量 金粉 適量 ボトムを作ります。ビスケットとクラッカーをジッパー付きの袋に入れて口を閉じ、めん棒で叩いて砕きます。細かくなってきたら、めん棒を上から転がし、さらに細かくします。 耐熱容器にバタ

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次世代トランシーバー BONX は様々な用途で使えるコミュニケーションデバイスです。

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