「涼宮ハルヒの憂鬱」のおかげで25年解けなかった数学の難問が解決されるかもしれない - GIGAZINE
by engelene 海外の掲示板「4chan」での議論が、数学者を25年以上悩ませてきた「The Minimal Superpermutation Problem(最小超置換問題)」という難問を解決するかもしれないと、世界中の数学者から大きな関心を集めています。解決の糸口となったのは、テレビアニメ「涼宮ハルヒの憂鬱」のエピソードの視聴順についてでした。 /sci/ - The Haruhi problem (lower bound) - Science ＆ Math - 4chan http://boards.4chan.org/sci/thread/10089701/the-haruhi-problem-lower-bound An anonymous 4chan post could help solve a 25-year-old math mystery - The Verge
Googleのコンピューター科学者はなぜ我が子をオープンソース化したのか？
コンピュータープログラムのソースコードを広く一般に公開し、誰でも自由に使えるようにするオープンソースは技術の発展に役立つとしてGoogleが支持するもの。Googleで出会ったという2人のコンピューター科学者は自分たちの赤ちゃんをオープンソース化したことを発表しており、その理由についてブログサービス「Medium」でつづっています。 Saving Lydia: Why I’m Open Sourcing My Baby To Save Her and Millions of Others https://medium.com/lydian-accelerator/saving-lydia-62a1c0bdf0fb ローハン＆ジェン夫妻は出身国は違えど共にコンピューター科学を学んだというバックグラウンドを持ち、Googleで出会ったことから結婚し、リディア・ニルジェンという名の娘を授かりまし
総合実験（１日目）Jupyter Notebook を使った基本統計量の計算と可視化 - Qiita
2016年に作った資料を公開します。もう既にいろいろ古くなってる可能性が高いです。 Jupyter Notebook (IPython Notebook) とは Python という名のプログラミング言語が使えるプログラミング環境。計算コードと計算結果を同じ場所に時系列で保存できるので、実験系における実験ノートのように、いつどんな処理を行って何を得たのか記録して再現するのに便利。 まずは、意味が分からなくてもいいので使ってみましょう 本実習ではまず、下のプログラムを順次実行してもらいます。各自の画面中の IPython Notebook のセルに順次入力して（コピペ可）、「Shift + Enter」してください。 # URL によるリソースへのアクセスを提供するライブラリをインポートする。 # import urllib # Python 2 の場合 import urllib.requ
7つの統計用語を知りましょう｜マーケティングと重回帰分析 – その2 | ADVA
7つの統計用語を知りましょう｜マーケティングと重回帰分析-その2 マーケターの必須スキル・プロモーションの分析に、重回帰分析を使ってみましょう。5回にわたって、重回帰分析の基本を学びます。第1回では、図を使って「ざっくり」と重回帰分析を理解しました。続いては、よく使われる統計用語7つをご紹介します。 分析方法のひとつ、重回帰分析。 成果に対して複数の要素の関係・影響度をみることができるため、プロモーションの分析にピッタリと図を使って解説しました。 重回帰分析を数式に表すと、専門的な用語がいくつか登場します。重回帰分析だけではなく、より統計を理解する上で理解をしておくとプラスになります。 ですが、マーケのネタ帖が目指すのは「数式いらずの統計分析」です。 今は理解ができなくても、「統計の言葉なんだな」と把握しておくだけでOK。 では、7つの用語をご紹介します。 重回帰分析を数式で表すとこんな感
回帰分析における説明変数とは？ ｜AVILEN
回帰分析における説明変数とは回帰分析における説明変数とは、目的変数yyyを予測するための変数です。文字では通常xxxと表し、複数個ある場合は、x1,x2...xnx_1,x_2...x_nx1,x2...xnなどと添字を付けて表します。 他にも、独立変数、予測変数、さらには英語ではexplanatory variable、independent variableなど複数の呼び名があります。 説明変数は、目的変数の予測のために使うので、複数個存在することを許容します。 例えば、説明変数を身長として、目的変数体重を予測してもいいし、説明変数を身長と足の大きさ、ウエストのサイズ、体脂肪率にして目的変数の体重を予測するということもできます。 しかし、説明変数というのは多ければ多いほど良いのではなく、よりよい変数選択が求められます。 説明変数と目的変数の例
機械学習の初心者がモチベーションを上げるために読む無料記事いろいろ - orangeitems’s diary
機械学習の勉強とモチベーション 機械学習の扉を開いてみた・・のですが、いきなり数学が現れたりPythonが現れたりしてなかなか障壁が高そうな雰囲気です。でも、機械学習のさわりの部分すら知らないでいきなり数学から始めると、モチベーションがどんどん下がってきます。でも数学をわからないと先に進めない・・。 ということで、いやいや、とりあえず機械学習の超基本的なところをその道の達人から教えてもらう。また、こんなのは向いてないからねというアンチパターンも学ぶ。その上で、もし手を動かせるところまで来たらこんなことができるよ！という記事を集めてみました。 基本的な考え方を頭に入れるための資料 とりあえずこの2つの資料は繰り返し読んでおくと、次のステップでつまづきません。読みやすい記事なのでお勧めです。 一から始める機械学習 qiita.com 対象読者 ・機械学習について一から勉強したい人が対象です 目
【転職エントリ】Googleに入社します｜Lillian
はじめに この記事には、Googleのオンサイト面接に向けて勉強した内容が記載されていますが、それらはすべて面接を受ける直前に書いておいたものです。このエントリを読むことで面接で聞かれた内容が予測されてしまわないようにそのようにさせていただきました。ご了承お願いします。 この記事について 令和元年に医師を退職し、ソフトウェアエンジニアに転職します。 自分にとって大きな転機であったのと、とても大変な道のりであったので、私という人間が辿った道筋を最初から最後までちゃんとまとめておきたいと思いこの記事を書くことにしました。 私のような他業種から未経験での転職を目指されている方にとっても、何らかの参考になる内容であれば幸いです。 私の生い立ち 私は小さい頃からテレビゲームが大好きで、学校から帰るとずっと家でゲームをしている子でした。あまりにもゲームが好きだったので、遊ぶだけではなく自分で作ってみた
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