紫ログ:PRML: §3.3 ベイズ線形回帰 - livedoor Blog（ブログ）
【C.M.ビショップ「パターン認識と機械学習(PRML)」読書会の情報はこちら】 まずは告知から。 次回（8/8土13:30〜）ユートリヤ（曳舟駅から徒歩５分）にて →参加登録(ATND) ４章を読みます。 さて。 これまでの4回で3章まで読んだのですが、いまいち理解が進まず＞＜ → コードを書いて裏付けていかないとダメですね というわけで、§3.3.1 の図3.7（読書会ではidojunさんがRで作られていました）にGauche + OpenGLでチャレンジの巻。 3.3.1は「事後分布 ∝ 尤度 × 事前分布」を理解する最後のチャンスっぽい 多変量ガウス分布をビジュアライズしたい 多変量ガウス分布な乱数生成 それぞれの変数に何が当てはまるのか分かってない...Φとか太文字のtとか あと行列演算 そしてRに乗り換えろという天の声にも負けず なんとなくそれらしい結果（下のスクリーンショット
新人と教育係。
すっごい落ち込んだからここに反省を書く。うちの部署に新人が入って来て、ここ暫く教育してたわけなんだけども。まぁ、平たくいって物凄く物覚えが悪かった。幾ら言っても全然覚えない。叱れば叱るほどミスが増える。指示を出したそばからフリーズする。一度言ったことの9割は翌日には忘れてる。そんな有様で、ついついこちらも語気が荒くなってしまったんだけど。最近、見かねた後輩が「教育係交代します」と言ってくれた。それから二週間。俺が三ヶ月教えてもダメだったことの５倍くらいの量を、新人は難なく覚えてしまった。これは流石に俺に原因があったとしか思えず、後輩と新人にそれぞれ話を聞いてみると「増田さんが言うほど物覚え悪くないですよ、ミスは少なくないですが一つ言えば１、5くらいは覚えます。やる気もあるし素直だし謝れるし、いい新人だと思いますよ」とのこと。俺の感覚としては、幾ら言っても覚えず口ごもるだけの子だったんだが。
エンジニア長期インターン GREE Studio 2010 5日目 | GREE Engineering
前回に引き続き、井上が書かせていただきます。 GREE Studio 2010 5日目の講義内容はデータマイニングエンジニア、moritaさんによる「データマイニング」。業務のログ解析において用いられるデータマイニングの内容です。前回はレポート形式でしたが、今回はもう少しエンジニアリングブログに近い形で書こうと思って頑張りました。宜しくお願いします。今回のブログの内容は、 データマイニングの基礎知識 大規模データへの挑戦 になります。後で定義しますが、ここでの「データマイニング」とはデータを取得し、集計する作業も含めてこの言葉を指すことにしています。また、解析者とはデータマイニングを行う人のことを指します。（GREEではデータマイニングエンジニアと呼ばれています。）moritaさんの講義で学んだことを自分なりに膨らましてみました。色々誤りがあると思いますが、そういった部分は（優しく）指摘し
PowerMac G4を買った | もにっき
PowerMac G4をヤフオクで買った。 PowerMac G4 QuickSilver 2002 / PowerPC G4 800MHz, 768MB, HDD40GB, CD-RW, 640MB MO このようなセットで￥5,500。 程度は非常に良く、ほとんど使われてないという感じ。 FANにホコリもほとんど付いていない程度しか使われてなく、キーボードも表面が新品のようで、打鍵によるテカりみたいなものが全くない。 まぁ古いとは言え、当時最高級品だったPowerMac G4のほぼフルセット品が￥5,500なら良いだろう。 中身は全く掃除してないのにこの綺麗さ。 付属のリカバリCDではMacOS 9.2とMacOS X 10.1がインストールされた。・・・が、MacOS Xと言えども10.1ではほとんどのブラウザが既に使えないため、付属のIE5.1で頑張ってみたものの、今となっては大半
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