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「TensorFlow Tutorialの数学的背景」シリーズの目次 - めもめも
TensorFlowを使って、実際にコードを動かしながら、DeepLearningの仕組みを段階的に学んでいきましょう。 目次 ・No.1 TensorFlow Tutorialの数学的背景 − MNIST For ML Beginners（その1） 平面上の2種類のデータをロジスティック回帰で直線的に分類するという、機械学習の基礎を説明します。 ・No.2 TensorFlow Tutorialの数学的背景 − MNIST For ML Beginners（その2） 線形多項分類器とソフトマックス関数で、3種類以上のデータを分類する方法を説明します。 ・No.3 TensorFlow Tutorialの数学的背景 − TensorFlow Mechanics 101（その1） No.1で説明した問題に対して、もっとも単純なニューラルネットワークを適用して、複雑な境界を持つ分類を実現します
CodeIQについてのお知らせ
2018年4月25日をもちまして、 『CodeIQ』のプログラミング腕試しサービス、年収確約スカウトサービスは、 ITエンジニアのための年収確約スカウトサービス『moffers by CodeIQ』https://moffers.jp/ へ一本化いたしました。 これまで多くのITエンジニアの方に『CodeIQ』をご利用いただきまして、 改めて心より深く御礼申し上げます。 また、エンジニアのためのWebマガジン「CodeIQ MAGAZINE」は、 リクナビNEXTジャーナル( https://next.rikunabi.com/journal/ )に一部の記事の移行を予定しております。 今後は『moffers by CodeIQ』にて、 ITエンジニアの皆様のより良い転職をサポートするために、より一層努めてまいりますので、 引き続きご愛顧のほど何卒よろしくお願い申し上げます。 また、Cod
数学的に一番早いトランプの切り方と回数
トランプは何回どう切れば最速でよく混ざるのか？ この解はもう25年前に出てるんです。最悪の切り方も。みなさまの切り方は、さて？ 25年前にその解に辿り着いたスタンフォード大学パーシ・ディアコニス教授の解説ビデオと一緒に見てまいりましょう。 リッフル - Riffle Shuffle 最速で一番よく混ざるシャッフルがこれ。ふたつの山にわけてパタパタパタ～ってやるリッフルで、マジックナンバーは7回です（詳しくは京大の講義を）。 オーバーハンド - Overhand Shuffle 逆に最遅なのがこれ。リッフルなら7回で済むところ、これだと10,000回かかるんです。インドの人は上から下に切ったりしますけど、｢おんなじことだ｣と教授。 シュムーシング - Smooshing ポーカー選手権、モンテカルロでよくやるシャッフル。机にバラけて混ぜ混ぜする原始的方法ながらに1分執念で続ければ教授のテスト
Making things with Maths
“The power to understand and predict the quantities of the world should not be restricted to those with a freakish knack for manipulating abstract symbols.” Bret Victor, “Kill Math” f=Math; e=document.body.children[$=0]; G="globalCompositeOperation"; Q=.43; P=.05; with(e){ with(style)width=(w=innerWidth-9)+"px", height=(h=innerHeight-25)+"px"; W=(width=w/=2)/2; H=(height=h/=2)/2; g=getContext("2d"
Making MathBox — Acko.net
For most of my life, I've found math to be a visual experience. My math scores went from crap to great once I started playing with graphics code, found some demoscene tutorials, and realized I could reason about formulas by picturing the graphs they create. I could apply operators by learning how they morph, shift, turn and fold those graphs and create symmetries. I could remember equations and fo
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Purity
https://www.ms.u-tokyo.ac.jp/~kazushi/misc/gsguide2013.pdf
素因数分解ダイアグラム表示したるで――――――――――