Windows上のVMwareにmacOS 10.12 Sierraをインストールする方法 | Will feel Tips
Windowsで実行できるVMware PlayerでmacOS 10.12 Sierraをインストールする夢を見たので紹介いたします。 VMware-workstation-10.0.2-1744117.exe.tar 7zなどで解凍（実際に使用するのはPlayerのみでOK）unlock-all-v130.zip：VMware Unlocker for OS X – InsanelyMac Forum（会員登録が必要なためLinkを後述）unlocker207.zip – InsanelyMac Forum （会員登録が必要なためLinkを後述）Install macOS Sierra.app ※VMware Workstation 11/Player 7以降でも可能かもしれませんが未確認 VMwareをMac OS Xに対応させる 「VMware Workstation」をインストー
【R】『入門 機械学習による異常検知』を読了した |
『入門 機械学習による異常検知―Rによる実践ガイド』を読了したので簡単なメモ。グラフが中心ですが Codeは GitHub にあります。 Rというかプログラミング知識に関しては, ほとんど必要しないと思いますが, 本書に掲載されている Codeは(紙面的な制約だと思いますが)部分的であるので少し注意が必要です。 私は初学者のため本記事の内容に間違いもあると思われます。見つけたら, ご指摘ください。 1. 異常検知の基本的な考え方 1.1 例題：健康診断 1.2 計算機に判定規則をつくらせたい 1.3 「確率分布」で正常パターンをつかむ 1.4 機械学習で確率分布を求める 1.5 やりたいことを具体的に整理する 1.6 異常の度合いを数値で表す 1.7 いろいろな手法を試してみる 機械学習で異常検知を行うとは, 異常or正常を区別するような知識を, 機械学習の手法を用いて過去のデータから計算
問題文の意味がわからない人のための 言語処理100本ノック 第9章 ベクトル空間法 (I) - Qiita
0 はじめに 言語処理100本ノックは、東北大学の乾・岡崎研究室で公開されている、実践的な課題に取り組みながら，プログラミング，データ分析，研究のスキルを楽しく習得することを目指した問題集です。 これまでに、「第4章 形態素解析」、「第5章 係り受け解析」、「第8章 機械学習」を解いてきました。 引き続き「第9章 ベクトル空間法 (I)」を進めていきます。 0.1 この章でやること enwiki-20150112-400-r10-105752.txt.bz2は，2015年1月12日時点の英語のWikipedia記事のうち，約400語以上で構成される記事の中から，ランダムに1/10サンプリングした105,752記事のテキストをbzip2形式で圧縮したものである．このテキストをコーパスとして，単語の意味を表すベクトル（分散表現）を学習したい．第9章の前半では，コーパスから作成した単語文脈共起行
固有値，固有ベクトルの求め方
■固有値，固有ベクトルを求めるには 与えられた正方行列Aの固有値，固有ベクトルを求めるには，次のようにすればよい． (1) 行列Aの固有方程式
特異値分解とLSIの意味
2012/3/24追記 わかりにくい部分や間違っている部分を修正した上でもっとちゃんとした解説エントリー書きました 潜在的意味インデキシング（LSI）徹底入門 —————— 前々から特異値分解やLSI(Latent Semantic Indexing)による次元削減の意味について疑問に感じていたので自分なりに考えてみました． 誤りも多々あるかと思いますが… 特異値分解 特異値分解は Aというランクが r の m x n 行列を次のような3つの行列に分解します． \[A = U \Sigma V^T\] ここで，U は m x r の列直交行列，V は n x r の列直交行列，Σは対角要素に特異値を降順に並べた r x r の対角行列です． ※定義の仕方によってはU: m x m 行列，V: n x n 行列，Σ: m x n 行列とすることもあります A のランクが r なので，A には
特異値分解・固有値分解系の分析 - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
主成分分析とか因子分析とかの手法は特異値分解系でまとめられますが、調べてみると意外に良い資料がなくてなかなか理解が進まないですorz しかしとりあえず調べれる範囲で理解した部分を記事にしておきます。 教科書はこちら。私が学部4年のときに読んだ本で、自分にとっては一番分かり易く書かれています。しかし絶版orz 多次元データの解析 (シリーズ入門統計的方法 3) 作者: 鷲尾泰俊,大橋靖雄出版社/メーカー: 岩波書店発売日: 1989/02/21メディア: 単行本購入: 2人 クリック: 76回この商品を含むブログ (1件) を見る ※以下記事ですが、まだ曖昧な部分も多いです。間違いがあればご指摘して下されば幸いです。「コレスポンデンス分析」と「多次元尺度法」はもう少し理解を深めるために、別途調査する予定です。 【特異値分解・固有値分解って？】 特異値分解 行列Aを次のように分解する。 A=U
特異値分解の定義，性質，具体例 | 高校数学の美しい物語
特異値分解とは，m×nm\times nm×n 行列 AAA を A=UΣVA=U\Sigma VA=UΣVと分解することです。ただし， UUU は m×mm\times mm×m の直交行列（各列が互いに直交する行列 →直交行列の定義と性質） VVV は n×nn\times nn×n の直交行列 Σ\SigmaΣ は図のような行列 つまり「非対角成分は 000，対角成分は非負で大きさの順に並んだ行列。 です。任意の行列はこのように分解できます。また，Σ\SigmaΣ の対角成分で 000 でないもの（000 を含めることもある）を特異値と言います。 A=(22221−11−1−11−11)A=\begin{pmatrix}2&2&2&2\\1&-1&1&-1\\-1&1&-1&1\end{pmatrix}A=⎝⎛21−12−1121−12−11⎠⎞ の特異値分解（の1つ）は
特異値分解 - Risibletons
「特異値分解」の英名は、Singular Value Decomposition（SVDと略される）。 また、エッカート・ヤング分解(Eckart and Young)とも書かれる。応用として、データ分析等がある。 特異値分解の資料が少なくて困ってます（特に応用例に関する記述を読みたいと思っています）。本など、紹介して下さい。 擬似逆行列（一般逆行列）と零空間は、もっと使い道があるのではないかと思ってます。 計算は、FORTRANやC言語のライブラリとしてLAPACK、お金を出せるならIntel Math Kernel Library(IMKL)*1、計算ツールはMATLABやMahematicaなどを使えば簡単にできます。 学生時代はMathematicaで確認して、MKLを使って計算していました。2002年頃の話でうろ覚えですが、MKLはしっかりしたドキュメントが良かった憶えがあります
潜在的意味インデキシング（LSI）徹底入門
LSI については「特異値分解とLSIの意味」でも触れたことがありますが、この時はまだ理解不足だったので改めて解説したいと思います。 LSI (Latent Semantic Indexing) 1は検索などに用いられる次元圧縮手法です。 例えば、「車で行く」と「自動車で行く」は意味として全く同じですが、単語そのものを見ると「車」と「自動車」が異なるため違う文として扱われてしまい、「車」で検索しても「自動車で行く」という文がヒットしません。 しかし、「車」も「自動車」も同じ意味なので同じ文として扱われるようにしたいですよね。 これを実現する手法の1つが LSI です。 ベクトル空間モデル LSI では Bag of Words によるベクトル空間モデルが使用されます。 要は単語の出現順を考慮せず、単語の出現頻度などによって文書をベクトルで表現するモデルです。 例えば次の4つの文書があったと
IDRE Stats – Statistical Consulting Web Resources
Statistical Consulting Web Resources
pandas による 時系列データ処理 // Speaker Deck
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Pythonで動かして学ぶ機械学習入門_予測モデルを作ってみよう
2. Copyright Shiroyagi Corporation. All rights reserved. 自己紹介 堅田 洋資 (データサイエンティスト＠白ヤギコーポレーション ) 日本では数少ない米国大学のデータサイエンス修士号を保有。 白ヤギコーポレーションにて、社内のデータはもちろんクライアントのデータ分析を 支援するコンサルタントとして活躍。 これまで機械学習を用いたレコメンデーション、アプリユーザーの行動分析や機械 学習を用いたプッシュ通知の最適化、交通系IoTのデータ分析などを担当。 白ヤギコーポレーション参画前は、監査法人トーマツにてデータ分析コンサルタン ト、生体センサスタートアップでサービス・アルゴリズム開発の取締役、KPMG FAS にて事業再生コンサルタント、外資系メーカーでの経理・マーケティングなど幅広い 経験を持つ。 学歴 ● University of
週に5分やるだけで会話力が高まる、ラクチン人物メモ術 - 世界一TikTokを愛する男のブログ
＜今回の目次＞ 美容師との会話から生まれた人物メモ術 なぜ、私達は人物メモを取らないといけないのか？ 人物メモを取るとどういう効果があるのか？ Toricago式 人物メモ術 メモを取る内容 メモを取るタイミング 誰のメモを書くのか？ ファイルの管理方法 ファイル階層 ファイル名のルール 状況別ケーススタディ ケーススタディ①：学生時代の友達との例 ケーススタディ②：異性とのデートの例 ケーススタディ③：異動・転職した直後の例 注意点 ネットストーキングは一切しない 会社PCでファイル管理しない 終わりに 美容師との会話から生まれた人物メモ術 今日は、髪を切る日だ。最近、家の近くにできた新しい美容院。今回で３回目だ。入店すると、いつも切ってもらっている爽やか美容師が登場し、席に案内してくれる。カットが始まり、雑談も始まる。 「今日はすごい晴れててイイですね〜！」うんうん、いいですねぇ。 「
AVの弊害 男はみんないい加減気づいてくれ
私の彼氏はもろAVに影響を受けたセックスをしてくる。 強く刺激すれば気持ちい、激しくすれば感じるって本気で思っているようだ。 私がなんどもそれを否定しても、 「お前は本当のセックスを知らないから」と言って聞かない。 いやいや、激しくされて感じてるって思わないでよ。 こっちはムード壊したくないから声出してて、 内心では痛いんだけどってずっと思ってる。 むかついたから本音でそれを語っても、まだ慣れていないだけでそのうち気持ち良くなるって言って聞かない。 優しくされる方が本当に気持ちいいのに、それすら否定。 彼を洗脳したのは多分AVやエロアニメだと思う。 いい加減こっちも疲れてくる。 あと、デカイアレは痛いだけなんだ。 そんなにコンプレックス持たなくてもいいと思うんだ。 それと、イッた後に潮吹かせようとするの本当にやめて。 ただただ苦しいだけだし、不快でしかない。 プレイの後だから空気的に本気で
読書の秋に読みたい！考える力が身につく本 厳選11冊｜SUKIMANO
考える力は生まれつき決まっているものではなく、後天的に鍛えることができる力です。 しかし、闇雲に何かを考えていれば鍛えられるというものでもありません。 筋力トレーニングと同じように、鍛え方によって効率が変わってきます。 正しい方法を知り、それを実践することによって、考える力を効果的に成長させられます。 今回は、「ロジカルシンキング」「思考力トレーニング」「アイデア発想」の3つのカテゴリに分け、考える力が身につく本を11冊厳選してご紹介します。 思考力を鍛えたい方はぜひ読んでみてください。 ロジカルシンキング（論理的思考）に役立つ本 1.考える技術・書く技術―問題解決力を伸ばすピラミッド原則 https://www.amazon.co.jp/dp/4478490279/ マッキンゼー社、ペプシコ、オリベッティ、ユニリーバなど、世界的な企業でライティングを教える女性コンサルタント、バーバラ
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ラーメンと自然言語処理
1.3.2. 配列の数値演算 — Scipy lecture notes
潜在的意味インデキシング（LSI）徹底入門 - あらびき日記