あの伝説のルービックキューブをさらにわかりやすくしました https://t.co/5RkvwPOkGN
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統計やっている人からするとなんら特別な話でもないのかもしれませんが。知人がこんなことを言っていたんですよね。 ワシントン州の独身男性の平均資産が急に500万円ほど増えたと。 なぜだかピンときますかね。 ・コロナの影響 ・お金持ちの独身男性が一気にワシントン州に増えた ・独身男性の定義が変わった ・急激なインフレによる報酬の増加 他にもあるかもしれませんが、抽象度の大小あれど色々原因の仮説は浮かびます。 が、 上記はどれもはずれです。 正解は何だと思います? 答え:ビルゲイツが離婚したから ビルゲイツの資産額はググった数字ですが、14兆円とのことです。 離婚したので、その数字が平均値を一気に押し上げたと。 一つの突出した数値がある場合、平均値を見るだけでは状況を把握しづらいって良い例です。こういう場合は中央値を見る必要があると。 中学、高校の先生なんかが嬉々として引用しそうなエピソードですね
執筆:荻原 和樹 ここまでの連載では、データ可視化の実務やコツについて解説してきました。今回は、そもそも私たちがなぜデータ可視化を学ぶのか、について私が考えていることをお伝えします。 人はデータを「読む」ことができない「データを読む」「データの読解力」といった表現は日常的に使われます。しかし、本当に私たちは数字で表されるデータをそのまま「読んで」いるのでしょうか? 試しに、以下のデータを数字のままで読んでみてください。 筆者作成これらの数字を読んで、データの概要や傾向、何を表しているかが理解できるでしょうか。 答えはこちらです。 筆者作成最初にお見せした数字は、平面上のハートを構成する点をXY座標で表したものでした。画像であればハートだと一目でわかるデータでも、数字をそのまま提示されるだけで理解できる人はほとんどいないでしょう。私は今までにいくつかの講演でこの数字を見せたことがありますが、
$$\def\slash#1{\not\!#1}\def\slashb#1{\not\!\!#1}\def\delsla{\not\!\partial}$$ 意味不明な文字の羅列。数式。かっこいい。 中二病の君には、もはやその魅力は説明不要のはずだ。 筆者もまた、そんな数式の魅力に憑りつかれた一人である。 難解であればあるほど、その数式はまるで「世界の真理」を表しているようで その魅力に気付いているのは一部の者だけ、という事実もまた なんとも言えない優越感があるものだ。 この記事では、30歳をこえても「現役で中二病をこじらせている」イタイ筆者が厳選した カッコイイ数式をランキング形式で紹介していく。 君が今まで知らなかった数式に出会い、心動かす機会を提供できれば幸いだ。 第10位~第4位 第10位 万有引力の式 $$\boldsymbol{F}=G\frac{Mm}{\boldsymbol
数学や物理では α, β,⋯\alpha,\:\beta,\cdotsα,β,⋯ などのギリシャ文字に関して,ある程度決まった使い方があります。 ギリシャ文字の読み方と使い方を整理しました。使い方は厳密に決まっているものも,慣例としてよく使われているものも載せました。 小文字,大文字:読み方 使い方 α, A\alpha,\:Aα,A:アルファ とりあえず文字を使いたいときに一つ目の記号として使う,方程式の解,アルファ線 β, B\beta,\:Bβ,B:ベータ 二つ目の記号として使う,方程式の解,ベータ線,ベータ関数 γ, Γ\gamma,\:\Gammaγ,Γ:ガンマ 三つ目の記号として使う,比熱比,オイラー定数,ガンマ線,ガンマ関数,円 δ, Δ\delta,\:\Deltaδ,Δ:デルタ ディラックのデルタ関数,クロネッカーのデルタ,微小量,対称差,ラプラシアン,行列式 ϵ, E\
データから計算される確率分布のことを「経験分布」といいます。これに対して、確率分布を生成してくれる関数は「理論分布」といいます。 まず、分布の形(確率分布の種類)を決める、それから母数(確率分布のパラメータ)を決めてしまえば、母集団分布の推定ができます。 そうした統計関数を集めたモジュールがscipy.statsです。その基本的な使い方は、次のように記法が統一されています。 ⑴ 確率分布の種類 確率関数は「離散型」と「連続型」の2つに大別されます。 離散型は、例えばサイコロの目のようにとびとびの値をとる変数です。また連続型は、重量や温度のように連続した値をとるものをいいます。 以下に、scipy.statsに実装されている確率分布から、知っておきたい15種類を列挙しました。 確率分布 probability distribution メソッド データ
Interpretable Machine Learning A Guide for Making Black Box Models Explainable. Christoph Molnar 2021-05-31 要約 機械学習は、製品や処理、研究を改善するための大きな可能性を秘めています。 しかし、コンピュータは通常、予測の説明をしません。これが機械学習を採用する障壁となっています。 本書は、機械学習モデルや、その判断を解釈可能なものにすることについて書かれています。 解釈可能性とは何かを説明した後、決定木、決定規則、線形回帰などの単純で解釈可能なモデルについて学びます。 その後の章では、特徴量の重要度 (feature importance)やALE(accumulated local effects)や、個々の予測を説明するLIMEやシャープレイ値のようなモデルに非依存な手法(mo
(株)インフォマティクスが運営する、GIS・AI機械学習・数学を楽しく、より深く学ぶためのWebメディア ネイピア数とは数学定数の1つであり、自然対数の底(e)のことをいいます。対数の研究で有名な数学者ジョン・ネイピアの名前をとって「ネイピア数」と呼ばれています。 つまり「ネイピア数=自然対数の底=e」となります。 このネイピア数が何を意味し、生活のどんなところに現われてくるのかご紹介しましょう。 ネイピア数eの定義 2.71828182845904523536028747135266249775724709369995… 人類のイノベーションの中で最高傑作の1つが微分積分です。 冒頭の数がその巨大な世界の礎となり、土台を支えています。この数は、ネイピア数eまたは自然対数の底と呼ばれる数学定数です。 湯飲み茶碗のお茶やお風呂の温度、薬の吸収、マルサスの人口論、ラジウム(放射性元素)の半減期
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