ローレンス・レッシグ - Wikipedia
『CODE―インターネットの合法・違法・プライバシー』 『コモンズ―ネット上の所有権強化は技術革新を殺す』 『Free Culture―いかに巨大メディアが法をつかって創造性や文化をコントロールするか』 その他多数 左：ローレンス・レッシグ。右：ジミー・ウェールズ（オンライン百科事典ウィキペディアの創設者）。2007年ドゥブロヴニクで開かれたiCommons iSummit にて。ウィキペディアは2009年6月にクリエイティブ・コモンズ・ライセンスを採用した。 ローレンス・レッシグ（Lawrence Lessig、1961年6月3日 - ）は、アメリカ合衆国の法学者。専門は憲法学及びサイバー法学。ハーバード大学法学教授およびエドモン・Ｊ・サフラ財団倫理センター所長。 スタンフォード大学ロー・スクールの教授及び同大学のインターネット社会研究所を歴任。 人物[編集] ペンシルベニア大学ビジネス
ビュフォンの針 - Wikipedia
ビュフォンの針（ビュフォンのはり、英: Buffon's needle problem）は18世紀の博物学者ジョルジュ＝ルイ・ルクレール、コント・ド・ビュフォンが提起した数学上の問題である。 もし床に多数の平行線を引き、そこに針を落すならば、どれかの線と針が交差する確率はどのようになるかという問題である。 積分と幾何学を使ってこの問題は解け、またこの方法を使って、モンテカルロ法で円周率の近似値を求められる。 a は線と交差する場合、 b は交差しない場合 この問題を数学的に表現すると以下のようになる: 長さ の針を、間隔 で平行線が描かれた床に落としたときに、線と針が交差する確率はどれくらいか？ 針の中心から近いほうの線までの距離を とし、針と線がなす角の小さい方を とする。 から における の確率密度関数は である。 また、 から における の確率密度関数は である。 2つの確率変数 と
サポートベクターマシン - Wikipedia
サポートベクターマシン（英: support-vector machine, SVM）は、教師あり学習を用いるパターン認識モデルの1つである。分類や回帰へ適用できる。1963年にウラジミール・ヴァプニク（英語版）とAlexey Ya. Chervonenkisが線形サポートベクターマシンを発表し[1]、1992年にBernhard E. Boser、Isabelle M. Guyon、ウラジミール・ヴァプニクが非線形へと拡張した。 サポートベクターマシンは、現在知られている手法の中でも認識性能が優れた学習モデルの1つである。サポートベクターマシンが優れた認識性能を発揮することができる理由は、未学習データに対して高い識別性能を得るための工夫があるためである。 基本的な考え方[編集] サポートベクターマシンは、線形入力素子を利用して2クラスのパターン識別器を構成する手法である。訓練サンプルから
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