リテラル (Ruby 1.9.3)
数値リテラル 文字列リテラル バックスラッシュ記法 式展開 コマンド出力 ヒアドキュメント (行指向文字列リテラル) 正規表現リテラル 配列式 ハッシュ式 範囲オブジェクト シンボル %記法 数字の1や文字列"hello world"のようにRubyのプログラムの中に直接 記述できる値の事をリテラルといいます。 数値リテラル 123 0d123 整数 -123 符号つき整数 [[trap:Numeric]] 123.45 浮動小数点数 .1 など "." で始まる浮動小数点数は許されなくなりました。0.1 と書く必 要があります。 1.2e-3 浮動小数点数 0xffff 16進整数 0b1011 2進整数 0377 0o377 8進整数 ? 表現では全てのバックスラッシュ記法が有効です。 文字コード以外の数値リテラルには、`_' を含めることができます。 ruby インタプリタは `_'
週刊Railsウォッチ（20210209後編）Rubyでミニ言語処理系を作る、Kernel#getsの意外な機能、CSSのcontent-visibilityほか｜TechRacho by BPS株式会社
週刊Railsウォッチについて 各記事冒頭には🔗でパーマリンクを置いてあります: 社内やTwitterでの議論などにどうぞ 「つっつきボイス」はRailsウォッチ公開前ドラフトを（鍋のように）社内有志でつっついたときの会話の再構成です👄 お気づきの点がありましたら@hachi8833までメンションをいただければ確認・対応いたします🙇 TechRachoではRubyやRailsの最新情報などの記事を平日に公開しています。TechRacho記事をいち早くお読みになりたい方はTwitterにて@techrachoのフォローをお願いします。また、タグやカテゴリごとにRSSフィードを購読することもできます（例:週刊Railsウォッチタグ） 🔗Ruby 🔗 Rubyでミニ言語処理系を作る 元記事: RubyでオレオレVMとアセンブラとコード生成器を2週間で作ってライフゲームを動かした話 -
リテラル - Wikipedia
この記事には複数の問題があります。改善やノートページでの議論にご協力ください。 出典がまったく示されていないか不十分です。内容に関する文献や情報源が必要です。（2018年12月） 正確性に疑問が呈されています。（2018年12月） 出典検索?: "リテラル" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL リテラル・直値[1][2][3]（英: literal）は、「文字どおり」「字義どおり」を意味する語で、letter と同じくラテン語の littera（文字）に由来する。数理論理学とコンピュータプログラミング[4]で異なる意味の専門用語として使われる[5]。 数理論理学[編集] リテラルとは、数理論理学において、原子論理式あるいは原子論理式の否定のこと。 基礎リテラルとは、リテラルのうち、変数を含
rails 自分が rails をさわり始めたときはバージョン1からバージョン2に変わるあたりだったのですが、バージョン2が出た年を振り返るとなんと2007年でした。 月日の流れが速い事に驚く中、早く知ってたら良かったのになぁって事をつらつらとまとめてみました。 最近 rails さわり始めてみたよ！って方の参考になれば良いなと思います。 今回は便利な gem とかではなく、素のrailsで出来ることを挙げています。 ちなみにバージョンは以下の環境です。 About your application's environment Ruby version 2.1.3-p242 (x86_64-darwin14.0) RubyGems version 2.2.2 Rack version 1.5 Rails version 4.1.8 rails new したときの app 以下のディレクトリ
はじめに 第8回は、Windows版Rubyを題材として、Rubyに埋め込まれた「地雷」をいかに避けていくか、そのさわりを紹介しました。最大の地雷はWindows版Rubyを使うことなんじゃないか、というツッコミが聞こえてきたりもしますが、人間、ちょっとは痛い目に遭っておかないと身につきません。大病を患う前に予防接種を受けておくようなものだと思って我慢してください。 というわけで、後編となる今回も、引き続きWindows版Rubyを題材にして話を進めていきます。今回はコマンドライン引数解釈について重点的に見てみましょう。 ワンライナーとは そもそも、皆さんがRubyのようなスクリプティング言語を利用する理由は何でしょうか。人によって理由は様々だろうとは思いますが、やはり「手軽であること」という要素は大きいのではないかと思います。コンパイルやリンクなどといった手間を踏むことなく、書いたコード
Rubyで文字列を置換するsub, gsubメソッドだが、元の文字列の一部を使用したいことはよくある。また、置換後の文字列に式展開を行いたいこともあるだろう。その方法が複数あるので紹介したい。 その前に sub, gsub の簡単な説明を String#sub, String#gsub は文字列を置換するメソッドである。第1引数と一致する部分を第2引数に置換する。sub は最初に一致したものを置換し、gsubはマッチする全ての文字列を置換する。破壊的なメソッド sub!, gsub! も用意されている。 str = "a perl, a ruby, a python" str.sub('a', 'the') # => "the perl, a ruby, a python" str.gsub('a', 'the') # => "the perl, the ruby, the python"
アナログ計算機 - Wikipedia
九元連立方程式求解機（国立科学博物館） アナログ計算機（アナログけいさんき）は、長さ、トルク（力）、電流・電圧などの物理量により実数値を表現し、そういった物理量を別の物理量に写像するように物理現象を組み合わせて演算を実現して、問題を解く機械、「計算機」である。 概要[編集] アナログ計算機には用途が固定された完全な専用計算機も多いが、たとえば対象を連立方程式や微分方程式にモデル化し、その方程式を解くというような、ある程度の汎用性があったものもあった。入力と出力にアナログな物理量を用いることが特徴であり、それが定義とも言える（ただし、必ずしも線型的あるいは比例的とは限らない）。一方で、チャーチ＝チューリングのテーゼの観点からは、「計算可能」な計算であればなんであれ計算できるというような能力は、基本的には[1]持たないため「“万能”(universal) なコンピュータ」ではない。その原理のた
シリーズ・RubyのSymbol 。 とりあえず分かりやすいものから見る、ということで、「intern化された文字列」としてのシンボルを説明する。そのためにはRubyにおける文字列値について詳しく考える必要がある。 同一性と同値性 次は真だろうか。 "abc" == "abc" 勿論、真である。Rubyでは String#== はオーバーライドされていて、長さと内容 *1 が等しい文字列同士を比較すると真になる。 さて、次は真だろうか。 "abc".equal? "abc" これはたぶん偽だろう *2 。それは何故か。 Object#equal? は引数のオブジェクトがレシーバ自身である、まったく同一のオブジェクトを指すときのみ、真となる。 equal? のようにオブジェクトとして等しいことを「同一性」と言う。これに対して String#== のように示す内容が等しいことを「同値性」と言う
Man page of BASH
Section: User Commands (1) Updated: 2010 December 28 Index JM Home Page roff page 名前 bash - GNU Bourne-Again SHell 書式 bash [options] [file] 著作権 Bash is Copyright (C) 1989-2011 by the Free Software Foundation, Inc. 説明 bash は、標準入力やファイルから読み込んだコマンドを実行する、 sh 互換のコマンド言語インタプリタです。 bash には、Korn シェルや C シェル (ksh や csh) の便利な機能も採り入れられています。 bash は IEEE POSIX specification (IEEE Standard 1003.1) の Shell and Utili
対ボルトで男子100m走選手はどれくらい勝算がある？ - 実験スピリッツ id:yeomanさんのところで面白い分析をやっていた。 箱ひげ図による可視化はセンスが良いと思ったんだけど、後半のボルトvsガトリンの勝利確率の導出はいろいろと怪しい部分があったように思う。 「諸分野に明るい方ご意見を宜しくお願い致します」というコメントもあるし（こういう姿勢で色々なことに挑戦しているのでこの人のブログは好きだ）、考え始めたらドツボにはまっていって結構な分量になったのでせっかくだから書き出しておく。 一応なるべく分かりやすく書いたつもりだけど、統計統計した話なので興味が無い方は回れ右。 ※ブコメで効率のよい解き方のご指摘をいただいたので、結論から知りたい方は末尾の追記を読んでください 問題設定 元記事ではボルトとガトリンのタイムはそれぞれ正規分布に従うと仮定している。 箱ひげ図を見た感じでもほぼ平均
ざっくりいうと 学習率$B$とバッチサイズ$\epsilon$、モメンタムの係数$m$の間には関係があり、以下の2つの法則が成り立つ。 バッチサイズ$B$と学習率$\epsilon$は比例する（$B\propto\epsilon$） バッチサイズ$B$とモメンタム係数$m$を1から引いた値は反比例する$B\propto \frac{1}{1-m}$ この式を元に異なるバッチサイズに対して効果的な学習率を決めたり、学習率を落とすのではなくバッチサイズを増やして学習の高速化ができるよというのが論文の主張。 元ネタ Samuel L. Smith, Pieter-Jan Kindermans, Chris Ying, Quoc V. Le. Don't Decay the Learning Rate, Increase the Batch Size. 2017. ICLR 2018 https:
高卒でもわかる機械学習 (4) 誤差逆伝播法の前置き
前回からだいぶ時間が空いてしまいました。 誰も見てないものかと… 多層パーセプトロンの学習法として使われる誤差逆伝播法について書いていきますが、この記事シリーズのルール「長いけど平易」を守るとけっこうな長さになったので、分割して掲載します。 今回は一言で言えば誤差逆伝播法の理論で使う記号の定義をするだけです。 しかし僕のような数式に慣れていない人間にとっては、実はここが一番の難関かも知れないとすら思っているので、腰をすえてじっくりやろうと思います。 正念場です。 活性化関数 先にこの項のまとめを書いておくとこうです。 多層パーセプトロンの活性化関数は微分できることが重要 有効な活性化関数にはいろいろある ひとまずこの記事では活性化関数を 、その導関数を と一般化して記述する それだけなのですが、せっかくなのでそのあたりの現状に軽く触れておこうと思います。 活性化関数とは、ユニットの出力値を
Text-to-3Dがアツい 最近かなりText-to-3Dモデルがアツくなってきました。昨年9月末に発表されたDreamFusionから急速に発展し、11月にはMagic3DやLatent-NeRF, 12月にはSJCやDream3D, 今年に入って3月にはFantasia3DやText2Room, 今月5月にはOpenAIのShap-E, Text2NeRFが発表されるなど、ちょうど1年ほど前のText-to-Imageモデルの盛り上がり方を彷彿とさせます。 ※この記事は2023/5/29に執筆したものです その中で、5/25に発表された ProlificDreamerが強すぎるというのがあります。 まずこれを見てください。一番右がProlificDreamerで生成された3Dモデルです。左３つの既存手法はどこかもっさりとしているのに対し、ProlificDreamerはまるでどの視点
潜在的意味インデキシング（LSI）徹底入門
LSI については「特異値分解とLSIの意味」でも触れたことがありますが、この時はまだ理解不足だったので改めて解説したいと思います。 LSI (Latent Semantic Indexing) 1は検索などに用いられる次元圧縮手法です。 例えば、「車で行く」と「自動車で行く」は意味として全く同じですが、単語そのものを見ると「車」と「自動車」が異なるため違う文として扱われてしまい、「車」で検索しても「自動車で行く」という文がヒットしません。 しかし、「車」も「自動車」も同じ意味なので同じ文として扱われるようにしたいですよね。 これを実現する手法の1つが LSI です。 ベクトル空間モデル LSI では Bag of Words によるベクトル空間モデルが使用されます。 要は単語の出現順を考慮せず、単語の出現頻度などによって文書をベクトルで表現するモデルです。 例えば次の4つの文書があったと
週刊Railsウォッチ（20180730）Rubyの速い書き方集、最近登場のRailsアプリたち、RubyWorld Conference受付開始ほか｜TechRacho by BPS株式会社
2018.07.30 週刊Railsウォッチ（20180730）Rubyの速い書き方集、最近登場のRailsアプリたち、RubyWorld Conference受付開始ほか こんにちは、hachi8833です。やっとGobyにRipperライブラリをマージしました。 束の間の涼しい夏日のウォッチ、いってみましょう。 各記事冒頭には⚓でパーマリンクを置いてあります: 社内やTwitterでの議論などにどうぞ ⚓【お知らせ】週刊Railsウォッチ「公開つっつき会 第1回」今週8/2（木）開催 今週木曜日です。引き続き参加をお待ちしております！🙇懇親会にて軽食&ビールもお待ちしています🍺。 【宣伝】弊社で毎週やっているRuby/Rails/Web開発関連の最新survey会である週刊Railsウォッチのオフライン公開勉強会を8/2（木）に開催します。10人以下のひっそりとした規模で試しにやっ
週刊Railsウォッチ（20191015）スライド「Rails Performance issues and Solutions」を見る、dirtyに*_previously_was が追加、Sidekiq 6.0.1ほか｜TechRacho by BPS株式会社
2019.10.15 週刊Railsウォッチ（20191015）スライド「Rails Performance issues and Solutions」を見る、dirtyに*_previously_was が追加、Sidekiq 6.0.1ほか こんにちは、hachi8833です。台風前のつっつきでしたので、エントリを減らし気味にしてみました🙇。 台風19号の最大瞬間風速は75mらしく、これを時速に直すと270km/h。 東海道新幹線の最高速度が285km/h、飛行機の離陸時の速度が240〜300km/hらしいので、新幹線や飛行機並みのスピードでいろんなものが飛んできます。ヤバい。https://t.co/iKTTEgf5Nzhttps://t.co/Ic8ky9GPsUhttps://t.co/Ic8ky9GPsU pic.twitter.com/Y5TpNX2Dvg — Junich
! ? # % & | + - * / ^ ' . , < > = ~ $ @ _ {} [] () " : ` \ ; ! !true not 演算子。演算子式/notを参照。 3 != 5 「等しくない」比較演算子。演算子式/notを参照。 def xxx! 「!」はメソッド名の一部です。慣用的に、 同名の(! の無い)メソッドに比べてより破壊的な作用をもつメソッド(例: tr と tr!)で使われます。 /xxx/ !~ yyy 正規表現のメソッド =~ の否定。マッチが失敗したらtrueを返します。 ? ?a リテラル/数値リテラル。長さ 1 の文字列。 def xx? この場合の「?」はメソッド名の一部分です。 慣用的に、真偽値を返すタイプのメソッドを示すために使われます。 xx ? yy : zz 演算子式/条件演算子。三項演算子とも呼ばれます。if xx then
このblog書いてる時点の最新の安定版は、2.9.1ですが、version2.9系が出て以降、結構時間も経過し、最近はいろいろと動きがあるので、とりあえず自分が収集できた範囲(というか、自分がある程度興味を持った変更)をまとめておきます。現在trunkに入ってても、いろんな事情があってまだまだどのようなかたちで入るのかは変更になる可能性もあるので、あたりまえですが情報の正当性とか保証しませんよ、まぁ参考程度に。更に新しい情報が入ってきた場合、気が向いたら追記するかもしれないし、しないかもしれない。頻繁に更新するかもしれないので、そうした場合埋まらないように、blogの記事の日付は当分の間未来にしておきます。それと以下の列挙の順は特に意味ありません。あと、「入るかもしれない機能」ってなってますが、逆に「レガシーなので削除されるもの」もメモしてあります https://github.com/s
Rubyプログラミング入門Rubyプログラミング入門 ⓒ 2009 Linux Academy Ruby プログラミング 入門 Ⅰ 第1章 Light Weight Language概要 1 1.1 Light Weight Languageとは 2 1.1.1 Light Weight Languageの概要 2 1.1.2 Light Weight Languageの特徴 3 1.1.3 Light Weight Languageによる開発の流れ 4 1.2 代表的なLight Weight Language 5 1.2.1 Perl 5 1.2.2 PHP 6 1.2.3 Python 7 1.2.4 Ruby 8 第2章 Perlの特徴と基本的なプログラム 11 2.1 Perlの概要 12 2.1.1 Perlとは 12 2.1.2 Perlのインストール 13 2.1.3 P
多変量(多次元)正規分布のKLダイバージェンスの求め方 - EchizenBlog-Zwei 上の記事を読んで勉強になったのですが、数式がテキストで読みづらかったのと、多変量でない1次元の正規分布の導出の段階でよくわからなかったので調べて記事にまとめました 注意 数式はMathJax(JavaScriptのライブラリ)を使って表示しています SVGが描画できないと表示されないので、最近のブラウザで閲覧してください KLダイバージェンス(Kullback–Leibler divergence) 確率分布の差の大きさを測る尺度。 機械学習の分野だとパラメータの最適化などは、結局KLダイバージェンスの最小化と同じになることが多い。 本とか論文を読んでいるとよく出てくる 式 2つの確率分布\(P, Q\)を考える 確率分布が連続確率分布の時KLダイバージェンスは以下のようになる $$D_{\mat
Rubyの式展開（string interpolation）についてまとめ: `#{}`、`%`、Railsの`?`｜TechRacho by BPS株式会社
2021.09.30 Rubyの式展開（string interpolation）についてまとめ: `#{}`、`%`、Railsの`?` 🔗 1. 一般的な「string interpolation」とは まずは一般的な話から。プログラミング言語で文字列を出力するときに、文字列の一部を変数の値や式の評価結果に差し替えたいことが非常によくあります。 "信号: 赤" "信号: 黄" "信号: 青" 上の文字列リテラル（" "で囲まれている部分）のうち、「赤」「黄」「青」を何らかの方法で変数から送り込んで差し替える操作を一般にstring interpolationと呼びます。 "信号: ●" # ←この●を「赤」「黄」「青」に差し替えたい 3つの文字列リテラルを使い分けるより、●を「赤」「黄」「青」だけ差し替える方が楽ですし、文字列リテラルが無駄に長くならずに済みます。 なお、次のような文
コロナ社「構文解析」本のレビュー - Qiita
はじめに 自然言語処理シリーズの「文脈解析」本のレビューに引き続き、 「構文解析」本を手に入れたのでレビューしたいと思います。 構文解析とは、文の背後にある「構造」を抽出する処理のことを指します。 例えば、どの単語とどの単語が一つのまとまりなのかであったり、 どの単語がどの単語に係っているかなどを見つけることです。 そして、抽出した「構造」に「意味」を与えるのが文脈解析です。 今の例だと、ある単語が別の単語に係っている時に、どういう意味関係かを推定するのが文脈解析です。 そのため、構文解析と文脈解析は処理タスクとして共通している部分も多く、 例えば、KNPなどのツールでは、両方の解析結果を同時に出力してくれます。 この本では、「構造」と「意味」を分解した際の前者を説明した本になります。 自然言語処理全体の解析レイヤーを図で示すと以下のようになり、 主に、この図の「構文解析」と、その下位レイ
週刊Railsウォッチ（20180316）Rails 5.2のドキュメント更新中、Value Objectの使い方、RubyがTIOBEトップテン復活、Rails「雪だるま」エンコーディングほか｜TechRacho by BPS株式会社
2018.03.16 週刊Railsウォッチ（20180316）Rails 5.2のドキュメント更新中、Value Objectの使い方、RubyがTIOBEトップテン復活、Rails「雪だるま」エンコーディングほか こんにちは、hachi8833です。先週終点で車両の座席に置き忘れたiPhone 7が粉々になって戻ってきて風景がぐらりとかしいだ気がしましたが、補償が効いて本体交換できてケロッと立ち直りました。春ですねぇ。 春たけなわのウォッチ、いってみましょう。 ⚓Rails: 今週の改修 5.2はまだ出ていませんが、ドキュメント更新が増えていて、収束に近づいていることを感じさせます。今週も5.2-stableと6.0向けmasterの両方から見繕いました。いずれも変更の可能性がありますので。 ⚓Rails 5.1->5.2アップグレードドキュメント まずは5.2-stableから。CS
RuboCop のバージョン 0.50.0 がリリースされました。 https://github.com/bbatsov/rubocop/releases/tag/v0.50.0 CHANGELOG から変更を見ていこうと思います。 破壊的変更 Naming Department Issue: https://github.com/bbatsov/rubocop/issues/4521 PR: https://github.com/bbatsov/rubocop/pull/4575 今回のリリースでは、新たに Naming Department が新設されました(ちなみに、Department とは RuboCop 用語で、Cop のグループのことです)。 Naming Department には、メソッドやクラスの名前付けに関する Cop が所属します。 今回の Naming Depar
統計学は独習できないといふけれど…｜奥村泰之の情報公開
学部4年の時に初めて心理統計学の教科書を開いて， それから数年間たちました。 統計学は独学できないと言われるけれども， 私も，周りに頼る人がいない中，色々とまわり道しながら自習しています。 本文章は，昔の自分への手紙です。 はじめに 心理学を専攻する方は統計学が苦手な方が多いです。私も，その一員ですので，決して得意ではありません。 それでは，「統計学の勉強を一切しなければいいじゃないか」と淡い主張をしてみたくなりますが，そのような異論を放つことは，普通はできません。多くの研究論文は，統計学の知識がないと読めもしないのですから… そのため，多くの学校では，心理統計学や生物統計学の授業が少なくとも1コマは必修として課せられています。 そこで，「なぜ，統計学の勉強をしなければならないのか」ということは自明であるとして， 「どのようにすれば，効果的に統計学の学習ができるのか」を考えてみたいと思いま
[python] [stan] 潜在変数と階層ベイズ法と RFM 分析 [未完成] - ill-identified diary
概要 モデル プログラム 用いるデータ 結果 まとめ (暫定) 参考文献 概要2017/2/26 追記: 続編で適切なプログラムを書きました。この記事の「プログラム」のセクションは無視してください。 ill-identified.hatenablog.com 小売業の分析に RFM 分析というものが使われる. ここでは 阿部 (2011) で提案された, RFM 分析と 階層ベイズ法を組み合わせた新しい方法を python 3.4 と stan 2.9 で実装し, 実際の購買データを使って推定してみた. そろそろ RFM 分析について何か書こうかと思った矢先, abrahamcow.hatenablog.com という記事を書かれてしまったが (こちらは RF 分析だが, RFM と本質的にあまり違いがない.), MCMC を使う方法は使われてなかったので続きを横取りしてみた*1. pyt
![[python] [stan] 潜在変数と階層ベイズ法と RFM 分析 [未完成] - ill-identified diary](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/0639c9db10289083f7424dc47f52273997b4352d/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fi%2Fill-identified%2F20160501%2F20160501145426.png)
週刊Railsウォッチ（20181112）Ruby 2.6.0-preview3リリース、非同期スレッドのテストはつらい、MySQL 8のGROUP BYほか｜TechRacho by BPS株式会社
2018.11.12 週刊Railsウォッチ（20181112）Ruby 2.6.0-preview3リリース、非同期スレッドのテストはつらい、MySQL 8のGROUP BYほか こんにちは、hachi8833です。そろそろ身が持たないのでウォッチのボリューム削減を図っています。 各記事冒頭には⚓でパーマリンクを置いてあります: 社内やTwitterでの議論などにどうぞ 「つっつきボイス」はRailsウォッチ公開前ドラフトを社内有志でつっついたときの会話です👄 毎月第一木曜日に「公開つっつき会」を開催しています: お気軽にご応募ください ⚓Rails: 先週の改修（Rails公式ニュースより） ⚓.freezeをごっそり削除 元記事: Add `Style/RedundantFreeze` to remove redudant `.freeze` by yahonda · Pull R
JavaScriptスタイルガイド 1〜8: 型、参照、オブジェクト、配列、関数ほか （翻訳）｜TechRacho by BPS株式会社
1〜8: 型、参照、オブジェクト、配列、関数ほか -- 本記事 9〜14: クラス、モジュール、イテレータ、プロパティ、変数、巻き上げ 15〜26: 比較演算子、ブロック、制御文、型変換、命名規則ほか 概要 AirbnbによるJavaScriptスタイルガイドです。 MITライセンスに基いて翻訳・公開いたします。 英語スタイルガイド: airbnb/javascript: README.md 更新日: 2017/09/08 著者: Airbnb github.com/airbnbより 凡例 原文にはありませんが、利便性のため項目ごとに目安となる分類を【】で示しました。 【必須】【禁止】：従わないと技術的な悪影響が生じる 【推奨】【非推奨】：技術上の理由から強く推奨される、または推奨されない 【選択】：採用してもしなくてもよいスタイル 【スタイル】：読みやすさのためのスタイル統一指示 【知識
ゼロから作るDeep Learning ❺
人気シリーズの第5弾。今回のテーマは「生成モデル」です。本書では「正規分布」から「拡散モデル」に至るまでの技術を繋がりのあるストーリーとして展開します。読者は小さな学びを積み重ねながら、ステップバイステップで実装し、最終的には「Stable Diffusion」のような画像生成AIを完成させます。技術の面白さは細部にあります——ゼロから作る、数式に挑む。 まえがき ステップ1 正規分布 1.1 確率の基礎 1.1.1 確率変数と確率分布 1.1.2 確率分布の種類 1.1.3 期待値と分散 1.2 正規分布 1.2.1 正規分布の確率密度関数 1.2.2 正規分布のコード 1.2.3 パラメータの役割 1.3 中心極限定理 1.3.1 中心極限定理とは 1.3.2 中心極限定理の実験 1.4 サンプル和の確率分布 1.4.1 サンプル和の期待値と分散 1.4.2 コードで確かめる 1.4.
こんにちは、エンジニアのさもです。 最近TensorFlowと画像処理とかで結構pythonを触っているのですが、やっぱりRubyの書き方が好きだなと思うことがありました。 Rubyを触り始めてあと３ヶ月で２年になりますが、Rubyのここが好きだなというところを挙げていきます。 スポンサーリンク .classメソッド “クラスメソッド"じゃないです。classというインスタンスメソッドです。 知ってのとおり、Rubyはオブジェクト指向プログラミングです。 クラスがあって、そのクラスから生まれたインスタンスがプログラムの中を動き回るみたいなイメージです。 文字列とか数値とかなら明らかなのですが、そうでないときは、「これどのクラスのインスタンスなんだ」と思うときがあります。 そんなときに、obj.class とするとインスタンスのクラスが表示されます。 また、何を継承したクラスなのか調べるには
クラスの継承リスト: Symbol < Comparable < Object < Kernel < BasicObject 要約 シンボルを表すクラス。シンボルは任意の文字列と一対一に対応するオブジェクトです。 文字列の代わりに用いることもできますが、必ずしも文字列と同じ振る舞いをするわけではありません。 同じ内容のシンボルはかならず同一のオブジェクトです。 シンボルオブジェクトは以下のようなリテラルで得られます。 :symbol :'symbol' %s!symbol! # %記法 生成されたシンボルの一覧は Symbol.all_symbols で得られます。 一番目のリテラルでシンボルを表す場合、`:' の後に は識別子、メソッド名(`!',`?',`=' などの接尾辞を含む)、変数名 (`$'などの接頭辞を含む)、再定義できる演算子のいずれかに適合する ものしか書くことはできませ
スクリプトはなかなか役に立ちます 第4回
お仕事でプログラミングされていることの多いプログラマのみなさんは，もうパソコンなんか見たくもないやい！ とお嘆きになることが，そう，たまにはあるでしょう。でも，そもそもプログラミングは創造的な行為です。本来それ自体が楽しいものです。雨降りの午後に趣味のプログラミングをたしなむ――そんな日があってもいいんじゃないでしょうか。仕事と違って難しく考える必要はありません。思いつくままにいきなりコードを書いたらいいのです。手直しすることも楽しみましょう。 プログラミングを楽しむ目的なら，好きな言語を選べます。どの言語にしようかと迷っているあなたに，筆者がお薦めしたい言語が「Ruby」です。Rubyはオブジェクト指向のスクリプト言語です。スクリプト言語ですが，とても強力です。筆者がRubyを知る前は，PerlとJavaを使っていました。Perlは優れたスクリプト言語でしたし，Javaは優れたオブジェク
「異常検知と変化検知～機械学習プロフェッショナルシリーズ～」を読んで勉強会も開いて関連の情報とかも調べたのでまとめておく - St_Hakky’s blog
こんにちは。 ※このエントリは、途中ですが資料の共有とかのため、突貫で体裁だけ整えて掲載しています。異常検知と変化検知の分野は、初心者なので、「こんな手法あるよ」とか「こんな論文面白いよ」とかあれば教えてほしいです。 読んだ本 最近某勉強会でいろんな機械学習の勉強をしているんですが、私のデータ分析への興味が実世界への適用にあるのもあり、以下の本を一人読んで一人で発表することにしました(皆そんな感じで発表しているという笑)。 「異常検知と変化検知～機械学習プロフェッショナルシリーズ～」 サポートページ サポートページ：本のサポートページ – Dr. Ide's Home Page 目次 目次は以下のような感じです。 第1章 異常検知・変化検知の基本的な考え方 第2章 ホテリングのT2法による異常検知 第3章 単純ベイズ法による異常検知 第4章 近傍法による異常検知 第5章 混合分布モデルによ
週刊Railsウォッチ（20200601前編）Active Recordに新機能「delegated typing」追加、RuboCopのデフォルト設定アンケートほか｜TechRacho by BPS株式会社
2020.06.01 週刊Railsウォッチ（20200601前編）Active Recordに新機能「delegated typing」追加、RuboCopのデフォルト設定アンケートほか こんにちは、hachi8833です。この記事↓にどよめきました👍🎉😂。 ⚓オープニングつっつき: 経産省のnpmモジュールが素晴らしい 元記事: 経産省発の npm モジュール！住所や電話番号の正規化、ジオコーディングなどができる IMI コンポーネントツールを試した！ - Geolonia developer's blog サイト: IMI 情報共有基盤 コンポーネントツール 経産省が住所変換や法人種別名、電話番号の正規化に使えるIMIコンポーネントツールを公開しました。 ソースコードも公開。README にも使い方が丁寧に書かれていました。https://t.co/fPbV00EgZP 素晴ら
「変分ベイズ学習」の学習
機械学習プロフェッショナルシリーズの変分ベイズ学習を読んでいる時に，もっとも引っかかった変分ベイズの停留条件の導出の式展開を真面目にやってみました． 汎関数微分や試験関数の厳密性は勘弁してください・・・・・・． 間違っているところがあれば，指摘いただけるとうれしいです． 自由エネルギー$F$が停留する条件を考えると，それがベイズ事後分布の条件になるよ・・・というところです． ## 自由エネルギー$F$を$r_s$で微分し，汎関数微分の値が常に0となる停留条件を考える． $r_s$の関数として，自由エネルギー$F$を整理する． $\scriptsize{ \begin{eqnarray} F({r_s}) &=& \int {\prod\limits_{m = 1}^S {{r_m}({\omega _m}) \cdot \log \frac{{\prod\limits_{m = 1}^S
【Ruby Advent Calendar 2018】あなたのしらない Refinements の世界【3日目】 - Secret Garden(Instrumental)
Ruby Advent Calendar 2018 3日目の記事になります。 なんとか日付が変わる前に書けました…。 何を書こうか迷ったんですが、この記事では今年 Ruby にパッチを投げまくったディープな Refinements の世界について書いてみようかと思います。 そもそも皆さん Refinements は使っていますか？どんな機能か知っていますか？ まずは Refinements についておさらいしてみましょう。 クラス拡張について Ruby ではオープンクラスに対してメソッドを拡張する事が出来ます。 # Integer クラスに対して後からメソッドを追加する事が出来る class Integer def twice self + self end end # 追加したメソッドは既存のオブジェクトから呼び出すことが出来るようになる p 42.twice # => 84 # クラス
やる夫で学ぶ応用数学 -フーリエ解析-
■掲示板に戻る■ ■過去ログ倉庫一覧■ やる夫で学ぶ応用数学 -フーリエ解析-1 ： ◆zmN9XuyND6：2011/12/24(土) 20:28:30 ID:QzQ2AiG6 / :..:..:.:.:.:.:.:.:.:.: : : : : : .ﾉ : : : : : : : : : .ハ. /..:..:..:..:..:. :.:.: : : : : : ／: : ／:.}. . . . ／: : : .､ はろー /:..:..:..:..:.. :.: : : : : : ／: : ／ ,勹. . .／.: : : : }:.:.: /:..:..:..:.:.: rt ､/: : ／/ｰ ´ ｀メ､:.:.／.:.／: : :/: : i 今日はフーリエ解析と、その周辺の科学について /:..:..:.:..／∧ /: ／: / { 笊ﾐ彡
PHPで文字列リテラルに式展開 - Qiita
Rubyでは文字列リテラルに任意の式を書いて展開できますが、PHPには単なる変数展開の機能しか存在しないので、同じことを実現するためには利用できないような気がしますが、別にそんなことはなかったぜ。 Rubyでは #{}で囲むことで任意の式1が書けます。
最終更新：2015年9月23日 ここでは、時系列解析を学ぶにあたって有用と思われる文献の紹介をします。 なお、画像はすべてAmazonへのリンクとなっております。 時系列解析は、統計学における、応用・発展の位置にあると思っています。一般化線形モデルなどが理解できたうえでこちらに進まれることをお勧めします。 なので、紹介する書籍もちょっとむずかしめのものが多いです。また、読まれる方のレベルもやや高いことを想定し、余計な解説は少なめにしてあります。 統計学の基礎から学びたいという方は、統計学初心者のための読書案内をご覧ください。 これは2015年9月現在のお勧めの本です。 気が向いたら新しいリストを作ろうと思います。 目次 1．時系列解析の入門書 2．Rによる時系列解析 3．状態空間モデルの入門書 1．時系列解析の入門書 時系列解析を学ぶ際、最初に読んでおくとよさそうな本を紹介します。 経済・
これのとても困るところが、落ちないんですよね。Imageがnilでも表示されないだけですし、文字列はOptionalと表示されるだけですし。 なぜそうなってしまうのか 勘の良い人はもう気付いていると思いますが、これはIUO(ImplicitlyUnwrappedOptional)が廃止されたことによるものです。 IUOとはvar name: String!みたいな書き方のことですね。 SwiftからObjective-Cを呼び出す際にnonnull、nullableが付いていない場合もIUOとして扱っていましたがこれも同様にOptional型になります。 Optional型であるということは、つまり、明示的にunwrapする必要があります。 Optional型をそのまま使おうとすると普通はコンパイルエラーになるのですが、String Interpolateを使っている場合はコンパイルエラー
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