カルマンフィルタを避けてきた社会人プログラマが自動運転の勉強を始める際の最短経路 - Qiita
はじめに この記事は以下の超人気記事をインスパイアしています。 数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 巷ではAIとか自動運転とか急に盛り上がりだして、SLAMいっちょやってみるかー、と手をだしたものの全く中身がわからず（カルマンフィルタの数式みても脳みそが詰む）、そうか僕には自動運転向いてなかったんだ、と白い目でプリウスを眺めている人がいたら、ちょっとこの記事を最後まで見るといいことが書いてあるかもしれません。 （なお、この記事にDeep Learningは含みません。） 対象 カルマンフィルタ/SLAMを勉強してみたいけど、勉強の仕方がわからないプログラマ そろそろ上司やらお客様から「自動運転の時代がくるよ？」とか言われそうな人 ROSをインストールしてTurtleBotとかGazebo動かしてみたけど、次なにすればいいかわからない人 この記事で行うこと
正則化項（LASSO）を理解する - Qiita
$d=2$ の場合、$a_1+a_2\le r$なので、$a_1,a_2$の取り得る値は四角の範囲内に制限される。 最小二乗解が赤線で求められる場合、$a_2=0$となり、次元が一つ減ることになる。 ＊$L_2$正則化の場合、制約条件は $||a||^2\le r $ なので、取り得る値は円形の範囲に制限される。 ＊L2正則化とは違い、L1正則化では|w|がｗ＝０で微分できない。 L2正則化のように簡単に計算できず、数値的に求める必要がある。 １．求めてみる ここでは、数学的な証明は割愛し、L1正則化の効果の確認に焦点を当てる。 なんで、可能な限りscikit-learnのライブラリを使用した。 データセットは、diabetes（糖尿病患者の検査数値と 1 年後の疾患進行状況）を使用。 from sklearn.datasets import load_diabetes from skle
2200年前の匈奴の女性戦士の遺体から宝石がちりばめられたベルトのバックルが発見される
ロシア、モンゴルの国境近く、東シベリアに位置するトゥヴァ共和国、エニセイ川河畔のに埋葬されていた匈奴の女性の遺体が発掘された。 ここはアラ・テイ墓地と呼ばれる古代の共同墓地で、遺体は2200年前のものと推測されている。興味深かったのは女性の遺体と一緒に埋葬されていた、宝石がちりばめられた魅力的な石炭製のベルトバックルである。 美しく装飾された石炭製のベルトバックル アラ・テイ墓地に埋葬されていた女性たちは石炭でできた、準貴石のサンゴや紅玉髄、トルコ石、翡翠などで美しく飾られた、長さ20センチの大きなベルトを身に着けて、死後の世界へ旅立ったようだ。 また、両肩にも火炎のような模様のある青銅の飾りをつけていた。 この画像を大きなサイズで見るimage credit: Marina Kilunovskaya この画像を大きなサイズで見るimage credit: Marina Kilunovsk
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