位相空間の次元論
多様体はアプリオリに次元が与えられる事が多いが，実はその次元は位相空間としての情報から復元できる．つまり，次元を指定せずにn次元多様体が与えられたとき，その多様体が「n次元」である事を位相的な性質から知ることが出来るのである．こういった位相的性質から次元概念を考える分野が次元論だ． 次元論はもう古い数学である．実は和書にも森田紀一先生の「次元論」という教科書があるが，なんと1950年の本だ．もう骨董品といっても差し支えないだろう．恐らく分野としての全盛は20世紀初頭だろう．どうやら，当時は19世紀末の集合論の発展に伴い様々な「直観に反する」例が構成されたことにより，数学の基礎を見直す活動が盛んだったようだ．そのため，今までは「当然の事」と思っていた「はn次元」という直観を「定式化」しようという流れがあったようだ．しかし，その後登場したより多くの情報を引き出せるホモロジー論に完全に押しやられ
SGEMM
Before getting started I'd like mention that most of this work was derived from detailed study of the cublas Kepler and Maxwell sgemm implementations. I've made modest improvements but most of hard problems have been solved by the excellent engineers at Nvidia and their expert knowledge of the hardware. The goal with this document is to disseminate that knowledge for others to leverage in their ow
ビジネス実務の現場で有用な統計学・機械学習・データマイニング及びその他のデータ分析手法10+2選（2016年版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
そう言えば3年前にこんなまとめ的エントリを書いたのでした。この内容はそのままかなりの部分が2年前に刊行した拙著の原案にもなったということで、色々思い出深いエントリです。 なのですが。・・・この3年の間に統計学・機械学習・データマイニングの諸手法及びそれを取り巻くビジネスニーズには様々な進歩があり、そろそろこの内容にも陳腐化が目立つようになってきました。ということで、3年間の進歩を反映してアップデートした記事を書いてみようと思います。前回は「10選」でしたが、今回は「10+2選」に改めました。そのラインナップは以下の通り。 統計学的検定（t検定・カイ二乗検定・ANOVAなど） t検定 カイ二乗検定 ANOVA（分散分析） その他の検定 重回帰分析（線形回帰モデル） 一般化線形モデル（GLM：ロジスティック回帰・ポアソン回帰など） ロジスティック回帰 ポアソン回帰 正則化（L1 / L2ノルム
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