While all of Wesley Chan’s success has been well-documented over the years, his personal journey…not so much. Chan spoke to TechCrunch about the ways his life impacts how he invests in startups.
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勤務先の社内勉強会で、機械学習を用いた文書推薦*1に関する基本的なことがらについて説明しました。その資料を公開します。 プログラマのための文書推薦入門 from y-uti 数学やコンピュータサイエンスを専門的に学んでいないエンジニアでも理解しやすいように、できるだけ数式を使わずに説明したつもりです。厳密性にはこだわっていないので、専門家からはあちこちツッコミを受ける内容かもしれません。 プログラマ向けということで、実際にコンピュータ上で動作を確認できるように、Wikipedia のデータを対象にして類似文書検索を行うスクリプトを作成しました。GitHub に置いてあります。 y-uti/document-recommendation · GitHub *1:推薦というより情報検索、類似文書検索という方が適切だったかもしれません。
統計学とか機械学習周りの本を読んでいると,何の説明もなくややこしい数学記号が出てきて,そういえばこれはなんだっただろう? と途方に暮れてしまうことが少なくないので,自分用にまとめなおしてみました,というのが今回のエントリ.あくまで自分用なので,全部の数学記号を扱ってるわけではありません*1. 代数学 記号 意味 用例 用例の意味 備考 総和 要するに足し算 総乗 要するにかけ算 クロネッカーのデルタ i=jなら1,それ以外なら0 要するにブーリアン条件 ナブラ *2 3次元ベクトルの微分 要するに各要素の微分 ラプラシアン 3次元ベクトルの2階微分 要するに各要素の2階微分 下限 のとき与式は0になる との違いは,は当該値を含む必要があるが,はないこと 上限 との違いは,は当該値を含む必要があるが,はないこと 関数値が最大となるような定義域の元の集合 を最大にするような がの下にくる場合も
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