個人的に有益だったラノベをメモしておきます - EchizenBlog-Zwei
アニメに続いて、個人的に有益だったラノベをメモしておきます。 ラノベは数が多いので、最近のものに絞って紹介しています。 天使の3P!(電撃文庫) ロウきゅーぶ！の蒼山サグ先生、 てぃんくる先生による新シリーズです。簡単に言うとロウきゅーぶ！のバンド版という感じ。ロウきゅーぶ！が好きな方なら問題なく楽しめるかと。 ミス・ファーブルの蟲ノ荒園(電撃文庫) 昆虫記で有名なファーブル先生がまさかの女性化！というとネタ感が強そうですが、設定がしっかりしている本格ファンタジーです。女性に間違われる主人公や仄かな百合要素などの近年のトレンドを取り入れる一方で、人種差別や政治などの問題も扱った印象深い作品です。 蒼井葉留の正しい日本語(富士見ファンタジア文庫) 国語辞書が大好きなヒロインが、豊富な日本語知識を使って日常の事件を解決するという一風変わった作品。こういうマイペースなヒロインはいいですね。癒やし
お金を生まない技術は不要なのか？と考えている人に"不戦無敵の影殺師"というラノベをオススメしたい - EchizenBlog-Zwei
"不戦無敵の影殺師"というラノベがとても面白かったので紹介しておく。 作者が趣味で書いていたものをガガガ文庫が出版させてくれた、という経緯の作品とのこと。そのため最近のラノベのトレンドとはちょっとずれた作風になっている。 簡単に言うと"異能力者は危険なので管理したいのである"という世の中に対して異能力者たちはどういった立場を取るべきか？という内容の話。"異能力"を"高度な技術"と置き換えると技術者のひとたちにも身近な話であるように感じる。 物語には二人の重要な人物が登場する。ひとりは主人公、冬川朱雀。もうひとりは、最強の異能力者と呼ばれている瀧ヶ峰万里。どちらも暗殺者の家系であり高度な異能力を扱える。 だが世の中は派手だが危険度の少ない、パフォーマンスとしての異能力を求めている。異能力パフォーマーにならなければ仕事がなく、生きるためのお金を稼ぐことができない。 これに対して朱雀は異能力者を
電撃文庫の新刊はどれを買うべきかを機械学習で求めてみた - EchizenBlog-Zwei
最近はものすごい数のライトノベルが出版されている。中でも大手の電撃文庫では毎月１０冊以上もの新刊が発売されるためどれを買ったらいいか困ってしまう。 そんなときこそ機械学習の出番ではないか！というわけで先日作った簡単分類ツールfutabaを使って今月の電撃文庫はどれを購入すべきかを判定してみたよ。 具体的なツールの使い方は前回の記事を参考にしていただくとして、本記事では結果だけをまとめておく。興味が湧いたらぜひ分類ツールfutabaを使ってみてほしい。 簡単分類ツールfutabaを作ってみた - EchizenBlog-Zwei 電撃文庫＆電撃文庫MAGAZINE さて、まず学習データだが、これは８月分の電撃文庫新刊データを用いる。 新約 とある魔術の禁書目録（2） デュラララ!!×10 ソードアート・オンライン8 ゴールデンタイム3 新フォーチュン・クエスト（18） 断章のグリムXV 主人
SVMツールと関連する論文まとめ - EchizenBlog-Zwei
最近SVM(Support Vector Machine)周りの復習をしているので有名どころのツールと、それに関連する論文をまとめた。完全に個人用メモなので抜けがあるかも。あくまで参考程度に。 ツールは色々あるけれど使うのが目的なら定番のsvmlightやlibsvmがいい気がする。最近だとliblinearが流行っている。SVMといえばカーネル関数とマージン最大化だけれど、最近ではカーネルは線形でいいやという流れになってきている？個人的にはpegasosがわかり易い線形カーネル＋オンライン学習になっていて自分で作って遊ぶには良いと思っている。またsvmsgdは"straightforward stochastic gradient descent"と言っているものの非常に高性能で、それを実現するための様々な工夫が施されていて実装を学ぶ上で大変参考になる。ここには挙げていないけれど、線形カ
これからはじめる人のための機械学習の教科書まとめ - EchizenBlog-Zwei
最近では企業における機械学習の認知度も高まっていてエンジニアの求人募集でも「望ましいスキル：機械学習」というのをよく見かける。特にweb系の企業だと当たり前のように機械学習を活用した魅力的なサービスが生み出されているようだ。 そんなわけで先日書いた機械学習の入門記事もそれなりに好評で末尾の教科書リストも結構参考にしていただいた様子。ということで、これから機械学習をはじめる人のためにオススメの教科書を10冊ほどピックアップしてみた。 幸いにして機械学習の分野には良書が多い。5年前はナイーブベイズすら知らなかった私も、これらの教科書のおかげでなんとか機械学習を使えるようになりました！(個人の体験談です。効果には個人差があります) 参考: 機械学習超入門 〜そろそろナイーブベイズについてひとこと言っておくか〜 - EchizenBlog-Zwei 最初に既存の機械学習の教科書まとめを挙げておくの
機械学習超入門 〜そろそろナイーブベイズについてひとこと言っておくか〜 - EchizenBlog-Zwei
最近では機械学習の認知度も上がってきていて専門家でなくてもナイーブベイズやSVMなどの名前を知っている人も増えてきたように思う。 そんなわけでちょっと機械学習をはじめてみようかな、と思っている人も多いのではないだろうか。とはいえ「数式よくわからない」「確率嫌い」といった理由で尻込みしているケースも多いのでは。 そこで予備知識ゼロでもわかるような機械学習の入門記事を書いてみたよ。 機械学習を「作りたい」のか「使いたいのか」 まず最初に確認したいのがこれ。使いたいだけならまずはSVMを使ってみれば良い。世の中にはlibsvmやsvmlightという良いツールがあるのでそれを使おう。以下の記事は機械学習を「作りたい」「仕組みを知りたい」人向けの内容になっている。 「最も簡単な機械学習はナイーブベイズ」という幻想 機械学習といえばナイーブベイズという話がよくある。ナイーブ(単純)という名前からいか
Compressed Suffix Arrayの記事まとめ - EchizenBlog-Zwei
一応CSAの記事を書き終えたので、各記事へのリンクリストを。 補足:記事を7つも読むの面倒くさい人は、↓にもう少し簡単な圧縮法の解説を書いておいたので参照されたい。 15分でわかる(とうれしい)Suffix Arrayの簡単な圧縮法 Compressed Suffix Arrayの解説(1) -Suffix Array- Compressed Suffix Arrayの解説(2) -SAの計算量- Compressed Suffix Arrayの解説(3) -圧縮の方針- Compressed Suffix Arrayの解説(4) -unary記法- Compressed Suffix Arrayの解説(5) -Succinct Bit Vector- Compressed Suffix Arrayの解説(6) -B Vectorと Ψ Vector- Compressed Suffix
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