オンラインで動画・音声・教科書を無料で公開している大学の講義・授業まとめ - ひげぽん OSとか作っちゃうかMona-
オンラインで授業を公開している大学とその講義の一覧のまとめです。 もし他にもご存知の方がいらっしゃれば、コメントやトラックバックなどで教えていただけるとうれしいです。 まとめ 英語ができるならば MIT 最強。国内は東大が比較的がんばっています。 （追記）国内ではWIDEのSOIががんばっているとのご指摘をいただきました。確かに素晴らしい講義がたくさんです。（表に追加しました） 講義はすぐそこに開かれているので、あとは「勉強方法」に従い講義を受けるだけだと思いました。 大学名のリンク先が講義公開 URL になっています。（[高等教育シリーズ] 大学で勉強する方法） 大学名 公開形式 講義の例 備考 MIT 動画、講義資料 East Asia in the World、Japan in the Age of the Samurai 1800以上の講義が公開。中国語やポルトガル語に翻訳されてい
はじめに こんにちは、動画配信界の情弱です。年始からStackOverflow眺めてたら超絶便利な質問に神回答がされてたので忘れないうちにメモっておく。2012年どっかで役に立てばいいですね。 参考 オリジナルはこちら。ここではコメントにパラパラと載ってたので、まずは直近1ページ目だけにあったものを1個のリストにまとめてみた。ほぼGeorge Stocker氏による回答を載せただけだけど。あとちょっとだけ自分で和訳とか加えたので、知っているものがあればコメントに載せて下さい。追加します。まだDとかFactorとか載ってないし、Pythonも全然足りないし。 API Only - Stack Exchange もしかするとバージョンが古かったりするものもあるかも知れませんが、それもコメントで教えてもらえるとその旨追記します。 他にも過去に挙がったもののリンク ReadWriteWebのプログ
はじめに 今回は、ウェブを通じて無料で読むことができる統計に関する書籍を紹介したい。英語で書かれた本が多いが、日本語で書かれた本も若干ある。 入門書 まず、統計の初学者のために書かれた入門書を紹介したいと思う。 福井正康 (2002). 『基礎からの統計学』基礎から扱っている統計の入門書である。統計を扱う際に必要となる場合の数、確率などについて詳しく説明している。理解を助けるための演習問題とその解答がついている。統計処理用のソフトとしてはExcelを使っている。同じサイトに社会科学系の学生向けの数学の教科書もある。 小波秀雄 (2013). 『統計学入門』基礎から扱っている統計の入門書。内容としては、記述統計、確率、確率分布、簡単な推定・検定、相関と線形回帰などがある。確率や確率分布などの理論的な話が占める分量が多いので、分量のわりには、具体的な統計手法はあんまり載っていない。もちろん理論
先日、博士（情報学）になりました。学部と大学院をあわせた 9 年間で読んだ情報科学関連の教科書・専門書を思い出を振り返りつつここにまとめます。私は授業はあまり聞かずに独学するタイプだったので、ここに挙げた書籍を通読すれば、大学に通わなくてもおおよそ情報学博士ほどの知識は身につくものと思われます。ただし、特に大学院で重要となる論文を読み書きすることについては本稿には含めておりません。それらについては論文読みの日課についてや論文の書き方などを参考にしてください。 joisino.hatenablog.com 凡例：（半端）とは、数章だけ読んだ場合か、最後まで読んだものの理解が浅く、今となっては薄ぼんやりとしか覚えていないことを指します。☆は特におすすめなことを表します。 学部一年 寺田 文行『線形代数 増訂版』 黒田 成俊『微分積分』 河野 敬雄『確率概論』 東京大学教養学部統計学教室『統計学
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統計・データ解析
『Rで楽しむ統計』が出ました。サポートページ 『Rで楽しむベイズ統計入門』が出ました。サポートページ，第7章のRコードをStanで書き直したRで楽しむStan 全国学力・学習状況調査の個票の疑似データがこちらで公開されています。データ分析の練習に使えそうです。SSDSE（教育用標準データセット）も。 R 4.x では stringsAsFactors=FALSE がデフォルトになりましたが，本サイトの古い記事ではそうなっていないところがあるかもしれません（read.csv() などで as.is=TRUE は不要になります（あってもかまいませんが））。 R 4.2 ではWindowsでもMac同様UTF-8がデフォルトになりました。もう fileEncoding オプションに "UTF-8"，"UTF-8-BOM" を指定する必要はなくなりそうです。一方で、SJIS（CP932）データの場
知人に、確率・統計を勉強するにはどんなん読んだら良いんかね？と聞かれたので、まとめる。 線形代数 統計を勉強しようと思ったら、先ず、線形代数を勉強するのが良いと思う。回帰分析とか主成分分析とか多次元尺度構成法とか、こういう有名ドコロが一発で分かる。線形代数を知らずに統計の本で「コレコレの計算で出てきた値が第一主成分だよ」みたいな説明を何回くり返し読んでも、多分、一生理解出来無いと思う。対称行列は直交行列で対角化出来るよね、とか、これは射影行列の形だね、とかが自然に分かるようになってから、統計の本を読むとよく理解出来る。 で、線形代数のお奨めはこれ。 プログラミングのための線形代数 作者: 平岡和幸,堀玄出版社/メーカー: オーム社発売日: 2004/10/01メディア: 単行本購入: 27人 クリック: 278回この商品を含むブログ (90件) を見るプログラミングのための…とあるんだけど
数学の営みは、我々が想像する以上に古く長い。 先史時代の遺物にも、計数の概念や天体観測に基づいた測時法があったことを示すものが発見される。 今回は、可能な限り（というかやり過ぎなくらいに）遡り、専門研究から数学遊戯、ポピュラー文化まで渉猟し、数学の歴史を画するマイルストーン（画期的出来事）を見つけ出そうとするクリフォード・ピックオーバーのThe Math Bookが取り上げる項目を手掛かりに、人類（すらも踏み越えているのだが）の営む数学の歴史を振り返ってみる。 c. 150 Million B.C. 経路積分する蟻 Ant Odometer サハラサバクアリCataglyphis fortisは、経路積分によって巣からの位置を把握する。回り道をしながら食べ物に辿り着いても最短距離で巣へ戻る。風のために砂丘の高さが変わっても、登りのために増えた分を差し引いて、巣までの水平距離を間違うことがな
Deep Learning
An MIT Press book Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville The Deep Learning textbook is a resource intended to help students and practitioners enter the field of machine learning in general and deep learning in particular. The online version of the book is now complete and will remain available online for free. The deep learning textbook can now be ordered on Amazon. For up to date an
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2019-nCoVについてのメモとリンク
リンク集目次 国内外の状況 政府機関・国際機関等 学術情報 疫学論文 分子生物学／ウイルス学論文 臨床論文 インフォデミック関係 ワクチン関係 変異株関係 時系列メモ目次 新型コロナウイルス（2020年1月6日，11日） インペリグループによる患者数推定（2020年1月18日） 患者数急増，西浦さんたちの論文（2020年1月20日，23日） WHOはPHEIC宣言せず（2020年1月23-24日） 絶対リスクと相対リスク（2020年1月26日） 研究ラッシュが起こるかも（2020年1月27日） なぜ新感染症でなく指定感染症なのか？ なぜ厚労省令でなく閣議決定なのか？（2020年1月27日） コロナウイルスに対する個人防御（2020年1月27日） 国内ヒト＝ヒト感染発生（2020年1月28日） フォローアップセンター設置，緊急避難等（2020年1月29日） PHEICの宣言（2020年1月3
860+ Free Online Programming & Computer Science Courses You Can Start This New Year
By Dhawal Shah Twelve years ago, universities like Stanford and MIT opened up free online courses to the public. Today, over 1,200 schools around the world have created thousands of free online courses. To welcome the new year, I’ve compiled this list of 860+ such free online courses that you can start right now. For this, I leveraged Class Central’s database of over 100,000 online courses. When a
（公開後、2018/3/25に日本語文献を中心に何か所か加筆しました。） この記事は、学部後半から修士2年の現在に至るまで分析哲学における認識論を勉強／研究してきた私の視点と関心から、私が読んできた文献を紹介してみることによって、現代の認識論を紹介してみようというものです。私はこの四月で大学および研究から離れるので、これから認識論を勉強しようという方の参考になれば良いなと思っています。 私が読んできたものを軸に紹介しているため、認識論の紹介としての偏りは当然あります。また、感想を述べている箇所が多いです。文献情報が不正確な箇所が多いかもしれません。挙げている文献のうち「（未読）」と書いてあるものは未読ですが、それ以外は少なくとも流し読みくらいはしました。 記事が長くなったので、全体の内容を概観しておきます。1.1.では入門書・教科書についてコメントしています。1.2.では入門から少し進んだ
1,510 Words A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z This page will print cleanly in black and white on about 44 pages. The Parts of Speech n. (noun) - a name word v. (verb) - an action word ad. (adjective/adverb) - a describing word prep. (preposition) - a word used to show a relation pro. (pronoun) - a word used in place of a noun conj. (conjunction) - a joining word a (an) - ad. one;
Here is an uncategorized list of online programming books available for free download. The books cover all major programming languages: Ada, Assembly, Basic, C, C#, C++, CGI, JavaScript, Perl, Delphi, Pascal, Haskell, Java, Lisp, PHP, Prolog, Python, Ruby, as well as some other languages, game programming, and software engineering. The books are in various formats for online reading or downloading
推薦システムのアルゴリズム
Algorithms of Recommender Systems ⟨ http://www.kamishima.net/ ⟩ Release: 2016-09-26 21:53:16 +0900; 9645c3b i 2007 11 [ 07] 2008 1 [ 08a] 2008 3 [ 08b] 3 (1) (3) GitHub https://github.com/tkamishima/recsysdoc TYPO GitHub pull request issues I II III IV V ii J. Riedl J. Herlocker GroupLens WWW iii 𝑥 𝑋 𝐱 𝐗 𝑥 𝑦 𝑋 𝑌 𝐱 𝐲 𝑛 𝑚 {1, … , 𝑛} {1, … , 𝑚} 𝑦 𝑦 𝑥 x 𝑎 𝑟𝑥𝑦 𝑥 𝑦 ̄ 𝑟𝑥
統計検定 1 級に合格する方法 - Qiita
はじめに: 統計学の重要性 NTT データ数理システムでリサーチャーをしている大槻 (通称、けんちょん) です。 今回は統計検定 1 級について記します。 統計検定とは日本統計学会による公認の資格であり、統計に関する知識や活用力を評価するものです。 日常的に大量のデータが溢れている昨今、データ分析や機械学習に対するニーズは最高の高まりを見せています。最近では何も考えずともただデータを入力するだけでデータ分析や機械学習手法を実行してくれるツールも多数出回るようになりました。 データ分析や機械学習を実際に遂行するにあたって、統計学は強力な基礎になります。確かに最近は便利なツールの発達のおかげで、統計を学ばずともデータ分析を実行できる環境が整いつつありますが、その状態でデータ分析手法や機械学習手法を実際に適用しようとすると、しばしば誤った推論をしてしまったり、複雑な状況に対してどのようなアプロー
大学数学のロードマップ ～ 分野一覧と学ぶ順序 | 趣味の大学数学
どうも、木村（@kimu3_slime）です。 大学数学の各分野、一般的なロードマップを紹介したいと思います。 東京大学数学科のカリキュラムを参考に、自分なりに図を作りました。 このマップに合わせて入門書を紹介しています：「趣味の大学数学」おすすめ入門書籍・教科書・参考文献 この画像の分野名をクリックすれば、その分野のまとめ記事へ飛びます（一部分のみ対応）。 教養数学微積分学、線形代数学は、大学で数学をする人はもちろん、自然科学や工学、社会科学や人文科学を学ぶすべての人が身につけて損はない数学です。高校数学から大学数学への接続をするきっかけとなります。 統計学は、特に数学以外への応用に役立つ分野です。ただし、数学の（諸分野の）基礎としての役割は、微積分や線形代数に比べると小さいでしょう。 数学基礎論理学は、通常数学科のカリキュラムに明示されていませんが、集合論や教養数学で教えられるので明示
統計学
統計学 Last modified: Feb 16, 2004 ★ データ処理サービス ★ 統計学を自習する人のために ★ 統計学に関するリンク ★ 統計学関連…何でも掲示板 データ処理サービス データ解析 コンピュータ上のデータをアップロードして，統計解析し，結果をダウンロードできる。 ヒストグラム，散布図，基礎統計量，相関係数行列，クロス集計，一元配置分散分析，重回帰分析，判別分析，主成分分析，因子分析，クラスター分析，数量化 I 類，数量化 II 類，数量化 III 類，数量化 IV 類 正確確率検定 Fisher's exact test, Mann-Whitney's U test, Kruskal-Walis test, Test of goodness of fitness, Measures of association 統計地図の描画 統計データに基づき，全国（都
はじめに 数年前に「オンラインで無料で読める統計書22冊」という記事を書いた。タイトルにあるように、オンラインで無料で読める統計書として、入門者向けから高度なものまで合わせて22冊紹介した。 その後、オンラインで無料で読める統計書をさらに発掘したので、ここに紹介しておきたい。今回新しく紹介するのは、32冊である。「オンラインで無料で読める統計書22冊」と合わせてご覧いただきたい。 統計学の入門 まずは、統計学を始めて学ぶ人に向けて書かれた書籍を紹介しよう。 村上正康・安田正實．(1989). 『統計学演習』東京：培風館． 統計学を始めて学ぶ人のための入門書。 記述統計、確率分布、推定・検定の基礎、簡単な線形回帰といった内容を扱っている。入門書としてはオーソドックスなところを扱っていると言えよう。 中澤港．(2003).『Rによる統計解析の基礎』東京：ピアソン・エデュケーション． 統計学を始
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Removal of "Learn Python in Y Minutes" from free-programming-books.md and addition to free-programming-cheatsheets.md Co-authored-by: Eric Hellman <eric@hellman.net> Index ABAP Ada Agda Alef Android APL Arduino ASP.NET Assembly Language Non-X86 AutoHotkey Autotools Awk Bash Basic BETA Blazor C C# C++ Chapel Cilk Clojure COBOL CoffeeScript ColdFusion Component Pascal Cool Coq Crystal CUDA D Dart DB
arXiv is a free distribution service and an open-access archive for nearly 2.4 million scholarly articles in the fields of physics, mathematics, computer science, quantitative biology, quantitative finance, statistics, electrical engineering and systems science, and economics. Materials on this site are not peer-reviewed by arXiv. Subject search and browse: Physics Astrophysics (astro-ph new, rece
Rules of Machine Learning: | Google for Developers
Rules of Machine Learning: Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Best Practices for ML Engineering Martin Zinkevich This document is intended to help those with a basic knowledge of machine learning get the benefit of Google's best practices in machine learning. It presents a style for machine learning, similar to the Google C++ Style Guide and othe
About the content This content has been published here with the express permission of the author. Apple has offered an API for natural language processing since iOS 5, which allowed us to tokenize text, detect the language, and determine parts of speech. With Swift and the introduction of Playgrounds, it’s faster and more delightful than ever to experiment with linguistics. We welcomed Ayaka Nonak
数学の理論を直感的に理解できる人はごく一握りで、イメージのしづらさ故に苦手意識を持つ人も多いはずです。起こる現象をビジュアル化することで、確率、分散などの数学の理論の理解を助けるサイト「Seeing Theory」をブラウン大学のダニエル・クニン博士らが開発して公開しています。 Seeing Theory https://seeing-theory.brown.edu/ 上記サイトにアクセスして、「Start」をクリックすると…… 「Chapter 1(第1章)」として「Basic Probability」(確率基礎)が表示されます。章ごとに3つの項目があり、第1章は「Chance Events」「Expectation」「Variance」となっています。 「Chance Events」をクリックすると…… 左に説明、右にイメージが表示されます。説明文には例として、コインを投げて出るのは
TL;DR can you trust every browser to generate globally unique identifiers at scale? At Teads, we have tried, and the answer is yes, with a few caveats. This article describes the experiments we’ve run and the discoveries we made along the way. Why we need client-side unique identifiersGenerating unique identifiers is a common need that third-party scripts integrated on Web pages and e-commerce sit
統計学習リンク集 ★ ★ ★
WWWで統計を学習しよう 検索系相談等｜統計教育リンク｜統計学用語集｜case study(問題集)｜統計学から分散分析・重回帰まで｜総合的｜特定分野 （統計教育・注意｜研究法｜歴史｜測定｜サンプリング｜分布｜検定力｜meta-analysis｜resampling|bootstrap|cross-validation|AIC, BIC, 情報量|nonparametric test｜exact test｜conjoint analysis｜実験計画法・分散分析 ｜多変量解析｜因子分析・共分散構造モデル｜multi level｜多次元尺度解析｜グラフ化｜本・論文案内 ）｜研究｜雑誌｜ソフト手引き（SPSS｜SAS｜S｜LispStat|Stata｜Statview｜Epi Info｜Excel）｜ ＜統計ソフト・統計学習用データ＞｜統計関係総合リンク｜統計ソフト紹介関係｜統計ソフト会社｜共
A curated list of awesome Go frameworks, libraries and software - Awesome Go
Awesome Go We use the Golang Bridge community Slack for instant communication, follow the form here to join. Sponsorships: Special thanks to Awesome Go has no monthly fee, but we have employees who work hard to keep it running. With money raised, we can repay the effort of each person involved! You can see how we calculate our billing and distribution as it is open to the entire community. Want to
What Is ChatGPT Doing … and Why Does It Work?
What Is ChatGPT Doing … and Why Does It Work? February 14, 2023 It’s Just Adding One Word at a Time That ChatGPT can automatically generate something that reads even superficially like human-written text is remarkable, and unexpected. But how does it do it? And why does it work? My purpose here is to give a rough outline of what’s going on inside ChatGPT—and then to explore why it is that it can d
C++ Coding Standard
Using this Standard. If you want to make a local copy of this standard and use it as your own you are perfectly free to do so. That's why I made it! If you find any errors or make any improvements please email me the changes so I can merge them in. I also have a programming blog at http://radio.weblogs.com/0103955/categories/stupidHumanProgramming/ that is accidently interesting at times, as is my
第一位 Focal Loss for Dense Object Detection 物体検知のためのFocal Loss これは不均衡データに対処するための損失関数Focal Lossを提案した論文なのですが, とにかくそのシンプルさにやられました. 画像のFLの式を見てください. たったこれだけです. ptは正解ラベルに対する予測値なのですが, ptが大きければ大きいほど損失値をしっかり抑えられるように設計された関数となっています. 正解ラベルに対して0.6と予測するサンプルを学習に重要視せず, 0.3とか0.1とか予測しちゃうサンプルにしっかりと重要視するのです. 自分も7月くらいまでは不均衡データに関する研究していたのですが, 自分が考えた多くのアイディアが結局Focal Lossの下位互換に帰結してしまうのです. しかもこの損失関数の汎用性は非常に高く, あらゆるタスクに入れること
Data science has gone from a newly coined term in 2007 to being one of the most sought-after disciplines today. But what does a data scientist do? And how can you break into the field? Readers like you help support MUO. When you make a purchase using links on our site, we may earn an affiliate commission. Read More. Data science has gone from a newly coined term in 2007 to being one of the most so
Companion webpage to the book "Mathematics for Machine Learning"
Companion webpage to the book "Mathematics for Machine Learning". Copyright 2020 by Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal, and Cheng Soon Ong. Published by Cambridge University Press. View the Project on GitHub View On GitHub Please link to this site using https://mml-book.com. Twitter: @mpd37, @AnalogAldo, @ChengSoonOng. We wrote a book on Mathematics for Machine Learning that motivates people to
How NAT traversal works
WireGuard is a registered trademark of Jason A. Donenfeld. We covered a lot of ground in our post about How Tailscale Works. However, we glossed over how we can get through NATs (Network Address Translators) and connect your devices directly to each other, no matter what’s standing between them. Let’s talk about that now! Let’s start with a simple problem: establishing a peer-to-peer connection be
確率統計を学ぶにあたって 金谷健一 岡山大学工学部情報系学科 1 確率統計は大学の一番難しい科目？ 私の知っている人で（中には大学の理科系の先生もいる），確率統計は習ったがよく分
確率統計を学ぶにあたって 金谷健一 岡山大学工学部情報系学科 1 確率統計は大学の一番難しい科目？ 私の知っている人で（中には大学の理科系の先生もいる），確率統計は習ったがよく分からない という人が多い．私自身もそうであった．大学で確率統計を習ったが（私の場合は 3 年次であっ た），まったく分からなかった．期末試験のためにいろいろな本を読んだが，どうしても理解でき ない．個々の例題の計算の仕方の説明を読めば，そのやり方は分かるし，導出も書いてあるので， そのようになるのだということに疑いは起きない．しかし，どうしても「分かった」という気に ならない．自分の頭で考えることができない．そのため覚えらないのである． 大学に入ると難しい科目をいろいろ学ぶ．特に 1 年次の解析学（微分積分学）と線形代数学（ベ クトルと行列）を学んだときは，あまりに抽象的な記述に愕然とした記憶がある．しかし，その
ArsDigita University Curriculum About the Curriculum The curriculum was modeled on the undergraduate CS program at MIT. Several of the courses were straightforward adoptions of MIT courses. A few were specifically designed for the program, which was roughly in line with the ACM's 2001 Model Curricula for Computing. The process of accreditation (ACM or CSAB/ABET) would have been pursued if the prog
The Purposes of E-commerce Website and Web format Since the importance of eCommerce internet site is growing bizarre and fantastic, the importance of e-commerce internet format also is growing. Before going to talk about more or less E-commerce internet format, everybody ought to necessarily notice more or less e-commerce internet site, and its services and products. Here are a few compulsory diff
情報系主要国際会議2013のチュートリアルまとめ1: 機械学習、データマイニング、人工知能 | ぱろすけのメモ帳
情報系の国際学会の多くでは、研究発表に加えてチュートリアル・セッションが設けられています。チュートリアルではホットなテーマの基礎から応用までが扱われ、要点を絞ってわかりやすく解説されており、初心者の入門には最適です。 学会に参加してチュートリアルを受けなくても、多くの場合はその内容を知ることができます。その概要は必ず会議のプログラムに掲載されますし、発表者がスライドを Web にアップロードすることも多く、発表の様子がビデオ配信されることもあります。 オンラインに情報があることは多いとはいえ、それらは基本的には分散しています。会議のウェブサイトにはチュートリアル一覧が載っています。しかし、そこから発表者によるチュートリアルサイトにリンクが貼られていることは少なく、スライドの情報もないことが多い。これは非常に不便です。 というわけで、2013年の情報系主要国際会議で行われたチュートリアルのタ
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Computer Vision: Models, Learning, and Inference Simon J.D. Prince A new machine vision textbook with 600 pages, 359 colour figures, 201 exercises and 1060 associated Powerpoint slides Published by Cambridge University Press NOW AVAILABLE from Amazon and other booksellers. "Simon Prince’s wonderful book presents a principled model-based approach to computer vision that unifies disparate algorithm
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確率や統計の数学理論を視覚化してイメージによる理解を可能にするサイト「Seeing Theory」
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How to Become a Data Scientist
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