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人工知能で「ぬ」と「ね」を区別するための手書き文字データセットを作った - くじらにっき++
経緯パターン認識の講義で高次元データを用意して次元削減を適用する課題が出たので，FXで有り金全部溶かした人のためのデータセット作ってる pic.twitter.com/K6emS0YVXj— しょラー (@shora_kujira16) 2016年7月14日 . @shora_kujira16 左：「ぬ」と「ね」の区別が付きそうなPCA 右：「ぬ」と「ね」の区別が付きそうなt-SNE pic.twitter.com/JHdNMFCI1c— しょラー (@shora_kujira16) 2016年7月15日元ネタ dic.pixiv.net dic.nicovideo.jp 配布物 ↓ここからダウンロードできます。 https://1drv.ms/u/s!Aj7CASq25UmWhT6bwZR8KnyG9VRb 「ぬ」が47枚，「ね」が50枚しかありませんが，機械学習の勉強用などにご自由
xiangze 2018/10/09
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StanでAizu Online Judgeの難易度・習熟度を推定したい（３：IRTモデルによる習熟度推定） - くじらにっき++
シリーズ一覧 kujira16.hateblo.jp kujira16.hateblo.jp はじめに前回までの記事を公開したところ，Twitterで「問題に取り組んだときの正答確率の部分を項目応答理論でモデリングしないのはなぜか」というコメントをいただきました。 …すいません，項目応答理論というものを知りませんでした。指摘を頂いてから勉強したのですが，この方法でモデリングするほうが自然だと感じたので，これからは正答確率の部分を項目応答理論でモデリングしていきたいと思います。モデル式項目応答理論の1パラメータロジスティックモデルでは，習熟度の人が難易度の問題に正答する確率を以下のようにモデリングします*1。ここではロジスティック関数です。項目応答理論では被験者の習熟度と問題の難易度を同時に推定しますが，今回の記事で使うデータでは一部の問題については難易度が既に付与さ
xiangze 2017/05/15
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Jupyter Notebookの小ネタ (display, tqdm, SSHポート転送) - くじらにっき++
この記事は jupyter notebook Advent Calendar 2016 の12月13日の記事です。 qiita.com Jupyter Notebookを使う上で，この機能を知らない人を見つけたら教えてあげたくなるような小ネタをいくつか紹介します。 IPython.display.display Jupyter Notebook上でpandasのDataFrameを表示すると，HTMLのtable要素として見やすく表示してくれます。活用している方も多いかと思います。 df[df['f'] == 'C'] と df[df['f'] == 'T'] を表示したいのですが，Jupyter Notebookで表示されるのはそれぞれのセルで最後に評価されたものだけです。そのため，表示したいDataFrameごとにセルを分ける必要があります。 gist.github.com しかしなが
xiangze 2017/04/30
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StanでAizu Online Judgeの難易度・習熟度を推定したい（１：モデル式） - くじらにっき++
シリーズ一覧 kujira16.hateblo.jp kujira16.hateblo.jp はじめに Aizu Online Judge (AOJ) という競技プログラミングの練習サイトがあります。 AIZU ONLINE JUDGE: Programming Challenge 解けるか解けないかくらいのちょうど良い難易度の問題に取り組むことが一番成長につながるはずなので，それぞれ問題の難易度やそれぞれのユーザの習熟度を定量的に評価して推薦システムを作りたい気分になります。AOJの各ユーザのページにはこれまでの正答数やレーティングが表示されていますが，この2つの値はユーザの習熟度とは必ずしも一致しません。簡単な問題ばかり解いていれば正答数は伸ばせますし*1，レーティング*2は回答者が少なくて簡単な問題を中心に解いていればかなり大きく伸びるためです。そのため，問題の難易度やそれぞれの
xiangze 2017/04/17
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