市場規模一覧（多分、永遠に未完成） - Chikirinの日記
いろんな業界の市場規模を知りたいなーと思うのだけど、バシッとした一覧表が見つからない。データはあそこにある、ここにあるという人は多いけど、じゃあ、この業界は○兆円ですよ、教えてくれる人は少ない。ので、自分で作ってみた。 とりあえずこのサイトの数字をベースに作ったんだけど、普通にググッてでてくる数字と大きくかけ離れている場合もあるんで、他の情報もいろいろ勘案してます。 自分用のメモなんで中途半端かつ超適当です。感覚的に「んっ？」な数字もあるので信じないように。適宜、直します。気長にやるつもり。10年計画くらいで。 どれかについて知ってる方、ツイッターやブックマークなどで教えて頂けると感謝です。ただし、台とかケースとかトンとか興味ないです。金額が知りたい。数千億未満の市場は割愛。「市場規模ってなにさ？」という質問はボツ。 そんじゃーねー ★★★ ＜乗り物関連＞ ・自動車 44兆円（自動車メーカ
劣勾配法(ヒンジ損失）書いたよ - kisa12012の日記
ソースコード ソースコード 内容 劣勾配法の解説は，以下のブログ記事が詳しいです． 劣微分を用いた最適化手法について(3) | Preferred Research こちらでも劣勾配法について簡単に説明したいと思います． 多クラス分類問題を解く場合，ヒンジ損失関数は以下の式で定義することが出来ます． ここで，が現在の重みベクトル，が入力ベクトル，が正解ラベルです． ヒンジ損失関数では，正解ラベルのスコアと不正解ラベルのうち一番高いスコアとの差が重要な役割を果たします． このように定義したヒンジ損失関数を用いて，劣勾配法はデータが1つ与えられるたびに以下の更新式に従い重みベクトルを更新します． ここで，は，毎回の更新時にどの程度重みベクトルを動かすかを調節するステップ幅です． 多くの場合，ステップ幅はとなる値を用います．[Zinkevich, 2003] 以上が劣勾配法（ヒンジ損失関数）のア
機械学習超入門IV 〜SVM(サポートベクターマシン)だって30分で作れちゃう☆〜 - EchizenBlog-Zwei
ニーズがあるのかさっぱりわからない機械学習超入門だけどひっそり続けていきたい。 前回は識別関数の基礎であるパーセプトロンの簡単な説明とPerlによる実装を解説した。実はこの時点でかの有名なSVM(Support Vector Machine、サポートベクターマシン)もほぼ完成していたのだ！というわけで今回はSVMをPerlで作ってしまうお話。 参考: 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 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 機械学習超入門II 〜Gmailの優先トレイでも使っているPA法を30分で習得しよう！〜 - EchizenBlog-Zwei 機械学習超入門III 〜機械学習の基礎、パーセプトロンを30分で作って学ぶ〜 - EchizenBlog-Zwei さて
「論理と計算のしくみ」が大変ためになった - 北海道苫小牧市出身の初老PGが書くブログ
読み終わったので感想です。他の方々からも良書だ、良書だと勧められましたが、結論から言うとやはり買いです。 論理と計算のしくみ 萩谷 昌己 西崎 真也 前半は論理学から話を初めてゲーデルの不完全性定理までを論じます。後半はλ計算と型理論についての内容です。カリー・ハワード対応がわからなくてもいいのであれば、後半のλ計算の部分だけ読むこともできます。 読み切れば、例えば、本物のプログラマはHaskellを使うの連載に出てくる次のような単語の意味は理解できるようになるでしょう。 reduction call-by-name call-by-value Weak Head Normal Form 型推論 依存型 多相型 他にも以下のような聞いたことあるけどなんだろこれって知識が補完されます。 命題論理、述語論理、様相論理、時相論理、直観論理 ゲーデルの不完全性定理 チューリングマシンの停止性問題
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