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2013年12月27日のブックマーク (16件)

  • 目次

  • 内積空間 [物理のかぎしっぽ]

    この記事の内容は,ここまで考えてきた双対基底や,共変ベクトル,反変ベクトルといった話題とは直接関係ありません.しかし,せっかくベクトル空間や双対空間など,抽象的な概念を紹介しましたので,ついでにもう一つ,内積空間について勉強してしまおうと思います. 今すぐに大事なのは『ベクトル の長さは と定義する』という式だけです.その他の部分は,内積,角度,図形の長さといった概念に関する数学的背景ですので,興味の無い人は読まないで先へ進んでも大丈夫です. 長さとは? 復習になりますが,ベクトル空間とは,ベクトルの満たす加法とスカラー積の演算法則を抽象化し,一般化した概念でした. しかし,まだこれだけでは幾何学を始めるのに十分ではありません.(普通の)幾何学をするには,さらに『長さの概念』を導入しなければなりません.元の間に長さが定義されている集合を 距離空間 と呼びます. 私たちの日常の感覚から言うと

    stranger2ex
    stranger2ex 2013/12/27
    えー、のるむってなんだっけ。。。距離の近さが類似度で。。
  • ご指定のページが見つかりませんでした。 | コーヒーはUCC上島珈琲

    申し訳ございません。お探しのページまたはファイルが見つかりませんでした。 アクセスしようとしたページは削除されたか、現在利用できない可能性があります。 お手数をおかけしますが、UCCホームページのトップ、 または上部のメニューよりおさがしいただきますようお願いいたします。 トップページへ

    ご指定のページが見つかりませんでした。 | コーヒーはUCC上島珈琲
  • アイスクリーム統計学にようこそ!

    |向後研究室ホームへ|次へ→ アイスクリーム屋さんで学ぶ 楽しい統計学 ──相関から因子分析まで── (公開版2004.3) Web独習教材「アイスクリーム屋さんで学ぶ楽しい統計学《にようこそ! この教材は、実際に大学の授業で使用したものです。それを一般に公開しますので、どうぞお役立てください。 下のもくじに従って1章から9章まで順番に学習していくと、相関から因子分析までの入門を習得することができます。相関から始まる統計学の第一歩を踏み出すことができるでしょう。全体の分量は、週2時間で15週間(30時間)として設計してあります。 さあ、進めていきましょう。まず、「この教材の使い方《からお読みください。 もくじ

    stranger2ex
    stranger2ex 2013/12/27
    絵が
  • 8. 因子分析(1)

    stranger2ex
    stranger2ex 2013/12/27
    “「相関行列で分類ができるんだね」 「アンケートでは、それぞれの種類のアイスクリームの好き嫌いを答えているに過ぎないんだけど、分析すれば、自然にアイスクリーム全体の構造がわかってくるというわけだ」”
  • 7.2 変数をまとめる

    stranger2ex
    stranger2ex 2013/12/27
    これは良い。統計解析やら、コレスポンデンス分析やら、その辺。--アイスクリーム統計学。。
  • 5.3 偏相関係数を求める

    ←前へ|もくじ|次へ→ 偏相関のイメージは、わかったかな? それでは、偏相関係数の計算に移ろう。 偏相関係数は次のような式で計算できる。ここでは、簡単のために、最高気温、最低気温、客数をそれぞれ、a, b, yという記号で表しているよ。そして、それぞれの間の相関係数は、rab, ray,rbyとしているよ。 それじゃ、実際に計算してみよう。 ここでは、Excelでそのまま使えるように、Excelの式の形式を使っているよ。 「*」はかけ算、「/」はわり算、「^2」は2乗、「sqrt」はルート(平方根)だ。 さて、 rab=0.706 ray=0.870 rby=0.302 だったから、上の式に当てはめると、 偏相関係数は =(0.302-(0.870*0.706))/(sqrt(1-0.870^2)*sqrt(1-0.706^2)) =-0.894 となる。 ───あわわわ。待ってください。

  • その選択、ちょっと待った!NoSQLデータベースへ乗り換える前に検討すべき3つのポイント

    最近、どうも安易に「NoSQLにすれば厄介なDB設計から開放される」と考えている人が多いように思えて仕方がない。だが待って欲しい。当にNoSQLと呼ばれるデータベースを使えばアプリケーションの開発・運用の苦しみから逃れられるのだろうか。もちろん「そんなことは無い!!絶対にだ!!」と私は考える。今日はその理由について語ろうと思う。 トランザクション先日、リレーショナルデータベースにおけるDB設計についてセミナーで解説したばかりだが、リレーショナルデータベースにおけるデータの整合性は何もDB設計だけが担保しているわけではない。リレーショナルモデルと同じかそれ以上に欠かせないのがトランザクションだ。 トランザクションがあるおかげで、トランザクション終了後のステータスは「成功」か「失敗」の2つしかないということが保証される。すなわちオール・オア・ナッシングだ。もしトランザクションの途中で何らかの

    その選択、ちょっと待った!NoSQLデータベースへ乗り換える前に検討すべき3つのポイント
    stranger2ex
    stranger2ex 2013/12/27
    “が立つので敢えて紹介はしないが、「NoSQLは速い!!」みたいな記事にあるベンチマークを見ると、どうも同時実行性能に関する考慮が抜けていることが多い。”
  • ことばのレシピ語楽 故事成語の詰め合わせ 似て非なるもの

  • DB設計の難しさ

    今日は徒然なるままにDB設計について思っていることを並べてみようと思う。 ようやくWEB+DB Pressの次号の原稿を書き終えた。2年間の連載であるが、来年はプライベートが忙しくなる予定なので、連載はこれにて終了とさせてもらうつもりである。 「なぜ人はリレーショナルデータベースを使いこなせないのか」 このところ執筆や講演を通じてリレーショナルモデルについて説明する機会を色々頂いているが、それらの活動の根源となっているのが、この素朴な疑問である。その疑問をパワーにしてこれまで活動を行なってきた。 現時点での自分の回答は「データベース設計が難しいから」である。もちろんリレーショナルモデルそのものの難しさというのもあるが、それよりは「適切な使い分けができていない」ということが大きいように思う。言葉を変えると、リレーショナルモデルを適用すべきデータとそうでないデータの判断ができていないからDB

    DB設計の難しさ
    stranger2ex
    stranger2ex 2013/12/27
    心得がかいてあるよ。
  • パートナーと「自己の拡張」について - ハート♥剛毛系

    私が自分が一般的な結婚生活が向いてないな…とつくづく感じたのは「夫とお財布を一緒にする」ということができなかったからだ。 私はずっとフリーランスとして働いてきたので「自分のお金から仕事にかかるお金を出す」生活をしている。何が収入で何が支出になるのか、その場では判断せずに確定申告のときに「ああ、なるほどー、今年はこんな感じだったのかー」とわかる。 なので、自分の稼ぎについて「これは君とボクのお金ね、勝手に使わないでね」とか誰かに言われたらすごく困る。 自分がそうなると困るので、逆のパターン「が家計をあずかり、夫はお小遣い制」というものがものすごく怖かった。自分がやりたくないことは伴侶にもやらせたくなかった。 なので、前の結婚生活のときはそれぞれが家計にかかるお金をわりときっちり折半していた。家賃と電気代については私が事業所としてのエリアを使っていたので多く払っていた。 しかも、家にいて時間

    パートナーと「自己の拡張」について - ハート♥剛毛系
    stranger2ex
    stranger2ex 2013/12/27
    頼りすぎるのは自重しようと思った。それと、この人は文章を書くたびに自己を特定しているように感じる。
  • 上司の言葉をまとめてみたよ。夏コレクション

    上司の言葉をまとめてみました。今回は仕事にも使える言い回しが多いと思う。混迷の時代を生き抜くヒントにしてもらえたら嬉しい。 ■デキル男篇 「責任を取るためにお前ら部下がいるんだろう?」 ※失注の際、敗軍の将の弁。 「こんなろくでもない、危険で、希望の持てない時代です…せめて私だけでも…後の奴らのために…若い芽を摘み取ってやりたいですよ」 ※澄んだ目で、クライアントに。 「企画開発部隊が血を吐いて生み出した商品を…出来るだけ安く叩き売ること、在庫にしないことが俺たち営業の使命だっ」 ※営業会議での演説にて 「売れたときは営業の手柄。売れないときも企画開発の責任!」 ※同上。 「請求書の数字、キリが悪いんで切り上げた数字で出しましたよ〜おたくもウチも処理しやすいし、儲かりますから…一石三鳥ですわ…」 ※請求書クレームに対して。 「弊社が御社に売るのは気持ちのよさです。春の陽射しのような人肌のよ

    上司の言葉をまとめてみたよ。夏コレクション
  • http://homepage2.nifty.com/nandemoarchive/sas_r_excel/R_dataframe/dataframe.htm

    <<目次へ データフレームの作成と編集 データフレームを作成する 列名(変数名)をつける、変更する データフレームの中身の置換 データの抽出 データの編集 ■ データフレームを作成する 例えば、Excelのワークシート上に図1のようなデータが保存されていたとします。このデータをRに取り込み、それからデータフレームを作成することを考えます。その場合、方法としては2つあります。1つはCSV(カンマで区切られたデータ)形式のファイルとして保存しなおし、それを取り込むという方法です。もう1つはRのコンソールウィンドウ上で直接データを打ち込んで作成するという方法です。 図1 Excelに保存されているデータ 扱うデータの量が多い場合はCSVファイルを作成し、それを読み込む方が良いでしょう。そうではなく、今回のように少量のデータであれば直接コマンドしてデータフレームを作成した方が速いかもしれません。

    stranger2ex
    stranger2ex 2013/12/27
    R,データフレームの操作
  • Rの基本データ構造、よく使う関数紹介 - yasuhisa's blog

    Agenda データ構造 たくさんある>< ベクトル Rの格言 いろんなベクトルの作り方 規則的データの生成 同じデータを繰り返す ベクトルへのアクセスの方法 アクセス方法にもいろいろある まだまだあるよ、アクセス方法 行列 埋めていく順番 すでにあるベクトルを束ねる cbind rbind 行列へのアクセス方法 行列の基演算 積がやっかい 積を求めたいときは「%*%」を使うべし 逆行列を求める ちなみに 行列式 固有値 配列 リスト 例 ちなみに unlistのtips リストへのアクセス リストは結構難しい>< 例 リストの要素には名前を付けることができる Rでlistがどのように使われているか データフレーム 例 データフレームを作る データフレームに列を追加と削除 データフレームに行を追加 因子型 irisのデータでやってみる irisデータ 層別にSepal.Lengthの長さ

    Rの基本データ構造、よく使う関数紹介 - yasuhisa's blog
  • Rプログラム (TAKENAKA's Web Page)

    R でプログラミング:データの一括処理とグラフ描き 11. データファイルの順次処理:ファイル名のいろいろな決め方 まずは前の章の復習です.いくつものデータファイルを読んで処理する場合の基的な 流れは, for (...){ # ファイルごとの繰り返し ファイル名を設定する. ファイルの内容を読み込む. 読み込んだデータを使ってなんらかの処理をする. } とうものでした.前の章では,読み込むデータファイルの名前を プログラム中に書き並べるという素朴な方法をためしてみました. この章では,ほかの方法を紹介します. ファイル名を規則的に生成する ファイル名が規則的についているなら,プログラムのなかで生成することができます. こういうプログラムが書きやすいように,データファイルを作る段階からファイル名に 工夫をしておくとよいでしょう. プログラム中でのファイル名生成には, sprintf が活

  • Rstudio事始め

    Takashi YamaneUniversity faculty member at Kawasaki University of Medical Welfare

    Rstudio事始め