先日行われた第9回「データ解析のための統計モデリング入門」読書会にて、 「可視化で理解するマルコフ連鎖モンテカルロ法」というタイトルで発表させて頂きました。 発表スライドは以下です。 可視化で理解するマルコフ連鎖モンテカルロ法 from hoxo_m この発表は、みどりぼんに登場する、マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)のアルゴリズムである「メトロポリス法」と「ギブス・サンプラー」について、可視化して理解しようというお話です。 「マルコフ連鎖モンテカルロ法」というのは、字面だけ見ると難しそうですが、この発表で理解すべきポイントは、次のスライド 1枚に凝縮されています。 このことを念頭に置いて、それぞれの手法を見ていきましょう。 まず、メトロポリス法ですが、これは、 前の状態の近くの点を次の遷移先候補として選ぶ（マルコフ連鎖） そのときの確率比 r < 1 ならば確率 r で棄却する。それ

ドカ読み上等！若さに任せて読みふけろ、読むべき本を読み干すべし。 このリストは、以下の4500冊超の中から、読むべき100冊を選んだもの。だから、「大学新入生に薦める」というより、若かったわたしに読ませたいリストであり、もう若くないわたしが読むべきリストなのだ。しょうもない新刊ばかり追いかけて踊らされているわたしの目を覚まし、叱咤激励するリストなのだ。 書籍『東大教師が新入生にすすめる本』文藝春秋編 書籍『東大教師が新入生にすすめる本<2>』文藝春秋編 書籍『教養のためのブックガイド』小林康夫ほか 書籍『大学新入生に薦める101冊の本』広島大学101冊の本プロジェクト編 書籍『大学新入生に薦める101冊の本 新版』広島大学101冊の本委員会編 書籍『必読書150』柄谷行人ほか サイト[東京大学 学科別 分類による推薦図書] サイト[本は脳を育てる 北大教員による新入生への推薦図書] TV番

この記事は、故石井勝さんが1999年に書いた記事を Qiita に転載するものです。オブラブ(objectclub.jp)にて記事をホスティングしていましたが、現代でも十分に読める内容なので、たくさんの方に読んでもらいたいと思い、若干の編集（リンクとコンテキスト追加）を平鍋が行い、転載します。今でも、読みやすく、カジュアルな語り口のよい記事です。 オブジェクト指向の法則集（転載元：http://objectclub.jp/community/memorial/homepage3.nifty.com/masarl/article/oo-principles.html ） なお、この記事の他にも石井さんのオブジェクト指向やRubyに関する多くの記事をオブラブの「まさーるのページ」で読むことができます。では、以下に石井勝さん（旧メールアドレス masarl@nifty.com）の記事を転載します