シグモイド関数 — 機械学習の Python との出会い
なお， @staticmethod のデコレータを用いて，静的メソッドとして定義してあります． sigmoid() は数学関数であり，値はその引数だけに依存し，オブジェクトやクラスの内容や状態には依存しないので，このように静的メソッドとして定義しました． それでは，実行してみましょう． sigmoid() は静的メソッドなので，オブジェクトを生成しなくても実行できます． In [10]: from lr1 import LogisticRegression In [11]: LogisticRegression.sigmoid(0.0) Out[11]: 0.5 In [12]: LogisticRegression.sigmoid(1.0) Out[12]: 0.7310585786300049 In [13]: 1.0 / (1.0 + 1.0 / np.e) Out[13]: 0.7
複雑な化学反応ネットワークを単純化する
理化学研究所（理研）数理創造プログラムの広野雄士客員研究員、岡田崇上級研究員、宮﨑弘安上級研究員、日高義将客員研究員の研究チームは、「ホモロジー代数[1]」という数学の手法を用いて、複雑な化学反応ネットワークを単純化するための新たな縮約手法を開発しました。 本研究成果により、複雑な化学反応ネットワークを、その重要な性質は保ちつつ、より小さなネットワークへと単純化し、効率的に解析することが可能になります。本研究は物理学者、数学者、生物学者から成る研究チームによるもので、分野横断的なアプローチの有効性を示す例となっています。 生体内では数千種類の化学反応が連鎖してネットワークを形成していますが、このような複雑な化学反応系[2]の振る舞いを理解するのは容易ではありません。 今回研究チームが開発した縮約手法は、化学反応ネットワークから部分構造を選び、その部分構造を除去するとともに反応の適切な再結合
宮代 隆平 の web ページ（整数計画法メモ）
整数計画法メモ トップページへ戻る 本ページのURLが https://www.tuat.ac.jp/~miya/ipmemo.html から https://web.tuat.ac.jp/~miya/ipmemo.html へ変更になりました． それに応じて，本ページからリンクされているダウンロード可能なファイルについても，URLが変更になっています． はじめに このページには，整数最適化問題（整数計画問題）をソルバーで解く際に，知っていると役に立つかもしれない情報を雑多に記しています． 整数最適化（整数計画法）は強力な最適化手法の一つなのですが，「実際に解きたい時に日本語の情報があまり無い」と耳にしたのがこのページを作ったきっかけです． おことわり このページに書いてある情報は無保証であり，筆者は一切の責任を持ちません． 自己責任でご利用ください． もちろん，なるべく正しいことを書くよ
大学の理工系の講義ノートPDFまとめ （数学・物理・情報・工学） - 主に言語とシステム開発に関して
大学と大学院の，理工系の講義ノートPDFのまとめ。 PDF形式の教科書に加え，試験問題と解答，および授業の動画も集めた。 学生・社会人を問わず，ぜひ独学の勉強に役立ててほしい。 内容は随時，追加・更新される。 （※現在，６０科目以上） カテゴリ別の目次： （１） 数学の講義ノート （２） 物理学の講義ノート （３） 情報科学の講義ノート （４） 工学の講義ノート ※院試の問題と解答のまとめはこちら。 （１）数学の講義ノート 解析学： 解析学の基礎 （大学１年で学ぶ，１変数と多変数の微分・積分） 複素解析・複素関数論 （函数論） ルベーグ積分 （測度論と確率論の入門） 関数解析 （Functional Analysis） 代数： 線形代数 （行列論と抽象線形代数） 群論入門・代数学 （群・環・体） 有限群論 （群の表現論） 微分方程式： 常微分方程式 （解析的および記号的な求解） 偏微分方程
NOTH
新着情報 2014.09.28NOTH動物記 カラスの学校 松原始先生にお話し頂きます! 2014.09.13NOTH【医】の講座 チベット医の小川康先生、稲葉先生にお話しして頂きます☆ 2014.06.11小林晋平講師【うちゅうのおはなし inぐんま】7月26日に開催決定。NOTH群馬初公演です☆ 詳細はしばらくお待ちください。 2014.06.116/14、6/15開催の【ひとのこころとからだ】は、両日ともに、満員御礼により受付を終了いたしました。たくさんのご応募ありがとうございました! 2014.06.096/14開催の[物理十話】は、満員御礼により受付を終了いたしました。たくさんのご応募ありがとうございました! Twitter
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2006 54 2 511–523 c �2006 † 2006 1 4 2006 5 8 1. Turing Church Solomonoff Kolmogorov Chaitin Martin-Löf 0 1 1 7 0000000 001101 † 152–8552 2–12–1 512 54 2 2006 3000 0 03000 3000 3000 2 Martin-Löf n n ω ⇐⇒ 1 Li and Vitányi 1993 2 Martin-Löf 1966 4 Cilibrasi and Vitányi 2005 2. 513 ω n ω1:n ω ω1:n n 1 #1(ω1:n) n/2 A #1(ω1:n) − n/2 √ n A A 1 #1(ω1:n) − n/2 n1/4 0 ω1:n 1 Martin-Löf 1. δ (sequentia
正規表現しちへんげ！ 第二夜
09:25 10/12/31 年末まとめ 今年何やったっけ、と日記を読み返していました。何もやってないな…。 Polemy 作りました、くらい。 言語処理系作るのはやっぱり楽しいですね。 汎用言語として使う本格的なものを作ろうとすると懲りすぎて一歩も進まなくなってしまう自分が見えるので、 来年は、そうだなあ、TopCoder/ICPC風コンテストに特化した言語というかC++へのトランスレータ、 くらいに絞って作ってみようかなあ。 書いた記事だと 最短性チェックの話 が自分では割と気に入っています。 これのもっとバグを許容するバージョン作れないか。 読んだ論文で面白かったのは "A Pearl on SAT Solving in Prolog" と "When Simulation Meets Antichains" (PDF) など。 あとは、今年読んで面白かった本ベスト５（順不同）： 『
基盤(S)離散構造処理系プロジェクト（北海道大学サイト） 概要
技術的背景 離散構造は，離散数学および計算機科学の基礎をなすものであり，集合理論， 記号論理，帰納的証明，グラフ理論，組合せ論， 確率論などを含む数学的な構造の体系である． およそ計算機が扱うあらゆる問題は， 単純な基本演算機能を要素とする離散構造として表現することができ， そのような離散構造の処理に帰着される． 離散構造の処理は， 最終的には膨大な個数の場合分け処理を必要とすることが多い． 種々の離散構造データを計算機上にコンパクトに表現し， 等価性・正当性の検証，モデルの解析，最適化などの処理を効率よく行う技法は， 計算機科学の様々な応用分野に共通する基盤技術として非常に重要である． 応用分野としては，ハードウェア・ソフトウェアの設計， 大規模システムの故障解析，制約充足問題，データマイニングと知識発見， 機械学習と自動分類，バイオインフォマティクス，ウェブ情報解析等，多種多様であり，
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(PDF) 数式の読み方，大学で学ぶ数学公式 文責 澤野嘉宏 首都大学東京
【速報】ランダムネスが捕まった - とりマセ
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