星 貴之 (Takayuki Hoshi)
研究テーマ 非線形触覚素子 ＋ セルブリッジシステム → 人工皮膚 (ロボットスキン) 【配布資料】 【情報理工ニュース】 三次元キャプチャシート ： 自己形状を計測する布 重力 【配布資料】 重力と地磁気 【配布資料】 空中超音波触覚ディスプレイ 【解説 2011】 【解説 2014】 試作機 【情報理工ニュース】 Touchable Holography 触覚フィードバックのある空中インタフェース 運筆動作の手掌部への提示 汎用小型装置 深度センサ搭載型 AUFD 共同研究 局所励振による静電気分布計測 (産総研・菊永主任研究員) lapillus bug ： 微小粒子の非接触浮上搬送 (慶應・河野氏) Colloidal Display ： シャボン膜の反射制御 (東大・落合氏) プリント基板のビアの脱水 (埼大・高崎教授) 脈動シミュレータ (Bangor University)
ますうぃき - RubyでGMMを作ってみる
Rubyによる1次のガウス分布(正規分布)のメソッド † 引数は、値x、平均mu、分散sigma。返り値は確率密度。 include Math def gauss(x,mu,sigma) res1=1/Math.sqrt(2*Math::PI*sigma.to_f) res2=(x.to_f-mu.to_f)*(x.to_f-mu.to_f) res3=Math.exp(-res2.to_f/2*sigma.to_f) res1.to_f*res3.to_f end ↑ 1次のガウス分布に従う乱数の作成 † ボックス=ミュラー法を用いて、ガウス分布に従う乱数を発生させる。 引数は、発生させる総数n、ガウス分布の平均mu、ガウス分布の分散sigma。 返り値はなし。 include Math def gauss_rand(n,mu,sigma) j=0 while j < n a=rand(
Technical Support：多次元正規分布に従う乱数列を生成する方法
[質問] 多次元正規分布に従う乱数列を生成するにはどのようにしたらよいでしょうか。 [回答] 2次元までであれば、DATAステップだけで比較的簡単に作成することができます。 変数 X および Y の母平均をμx, μy、母標準偏差をσx, σy、分散共分散行列をσxyとします。このようなパラメータの正規分布は、次のような回帰モデルに基づいて、平均0分散1の独立な2つの確率変数ε1およびε2から生成することができます。 Ｘ＝μx + σx * ε1 Ｙ＝μy + a* (x-μx) + b * ε2 上式において、a=σxy/σx^2 , b=sqrt(σy^2 - σxy^2/ σx^2)です。このような式に基づいて、下記のようなプログラムで乱数を作成することができます。 DATA mnormal0; KEEP x y; /* パラメータ */ mux=2; muy=1; /* 母平均 *
ホワイトノイズ - Wikipedia
ホワイトノイズに近似させ生成したノイズのパワースペクトラム ホワイトノイズの例 ホワイトノイズ (White noise)[注釈 1]とは、ノイズの分類で、パワースペクトルにおいて広い範囲[注釈 2]で同程度の強度となっているノイズを指す。「ホワイト」とは、可視領域の広い範囲をまんべんなく含んだ光が白色であることから来ている形容である[注釈 3]。派生語のようなものにピンクノイズがあり、周波数成分が右下がりの光がピンク色であることによる。よく聞くノイズの例で擬音語で表現するなら、「ザー」という音に聞こえる雑音がピンクノイズで、「シャー」と聞こえる音がホワイトノイズである。 特徴[編集] ホワイトノイズは全ての周波数で同じ強度となるノイズである。これはWiener-Khintchineの定理から、自己相関関数がデルタ関数となることと同じである。統計学の言葉で言うと、定常独立であることを意味し
PRML 混合ガウス分布の EM アルゴリズムを R で実装してみた - higepon blog
PRML 9 章の混合ガウス分布の EM アルゴリズムを勉強のために実装してみた。（より本格的な実装と検証は id:n_shuyo さんのEM アルゴリズム実装(勉強用) - Mi manca qualche giovedi`?を参照のこと）。 今回初めての R だったので色々苦労したが、Rは良く出来ていてとても感心した。 真の分布を定義したのち伝承サンプリングでデータを生成し、Eステップ、Mステップを回して収束させた。 # データ生成 xx <- ancestralSampling(1000) # データを描いてみる plot(xx); # K=2 D=2 の混合ガウス分布を真の分布として定義。 start_pi <- list(rnorm(1, 0.5), rnorm(1, 0.5)); start_mu <- list(c(rnorm(1, 10), rnorm(1, 10)), c
R-Source
R ではさまざまな理論分布の確率密度 f(x) ，累積分布 P(X ≦ x) ，確率点 min{ x : P(X ≦ x) > q } ，及びその分布に従う乱数を求めることが出来る． 確率分布と乱数に関する関数の使い方 後に紹介する確率分布に関する関数を使用する場合は，以下のような対応表を用いればよい． この表は，確率分布名が xxx である分布の確率点は “qxxx” で求めることが出来ることを表す．例えば t 分布ならば，この累積分布は pt ，確率点は qt で求めることが出来る．
opencv.jp - OpenCV-1.0:機械学習 EMアルゴリズム（Expectation-Maximization）リファレンス マニュアル -
最終変更者: 怡土順一, 最終変更リビジョン: 467, 最終変更日時: 2009-06-23 14:23:34 +0900 (火, 23 6月 2009) EM（Expectation-Maximization）アルゴリズムは，混合数が指定された混合ガウス分布に基づき，多変量の確率密度関数のパラメータを推定する． 特徴ベクトル{x1, x2,...,xN} の集合を考える． d次元ユークリッド空間のN個のベクトルは，混合ガウス分布を用いて以下のように表現される． ここでmは混合数，pk は，平均ak，共分散行列Sk， k-th分布の重みπkを持つ正規分布密度である． 混合数mとサンプル{xi, i=1..N}を与えることで，アルゴリズムはすべての混合分布パラメータ （すなわち， ak，Sk，πk） の最尤推定値（MLE） を以下のように推定する． EMアルゴリズムは繰り返し処理を行う．各
ＧＭＭの話
音素ごとにＭＦＣＣの範囲を決めるという話をします。 十二次元空間を扱う前に、まず、一次元の話からします。 一次元空間上で範囲を決めるときには、 一番簡単なのは下の図のように下限と上限を決めてしまうことです。 ただ、この場合、少しでも範囲をはみ出すと、 範囲外と認識されてしまうので、 下の図のように確率の関数にします。 図に示したのは、ガウス分布と呼ばれる確率の関数です。 下の図のように、入力がaの値のとき出力の確率はbの値となります。 ガウス分布の式は一次元の場合は下の式のようになります。 ただし、σは分散、ｍは平均、ｘは入力を表すものとします。 この上の式を単純に多次元に拡張すると、 下の式のようになります。 ただし、Kは入力の次元を表すものとします。 二次元の場合を図にすると、以下のような感じになります。 山が一つある感じです。 先ほど単純に多次元に拡張した式を行列表現すると、 下の式
Objective-Cで少しでも疎結合なプログラムを書くためのチェックポイント | TOKOROM BLOG
チェック1. なんでもかんでもヘッダーファイルでimportしていませんか？ 例えば、こんなコードを書いていませんか？ #import "OtherLibrary1.h" #import "OtherLibrary2.h" @interface Library @property (strong) OtherLibrary1* otherLibrary1; @property (strong) OtherLibrary2* otherLibrary2; @property (assign) BOOL flag; @end Libraryというクラスを作り、そこでOtherLibrary1とOtherLibrary2をpublicなpropertyとする場合、当然のごとくOtherLibrary1とOtherLibrary2のimportが必要なわけですが、なにも考えずにヘッダーファイルでO
合法ロリパーティー 1st ANNIVERSARY - MOGRA 秋葉原
合法ロリパーティーは合法ロリを愛し、愛で、理不尽に優遇する健全なパーティーです。 そんな合法ロリパーティーも、話題を呼び大盛況だった初回から1年が経ちました。そこで1周年を記念して、合法ロリを盛大に優遇するために秋葉原MOGRAにて開催。 今回も勿論、身長150cm以下の方は入場無料でございます。待ってます。 待ってます。 ■日時: 2012/10/13(sat) 23:00−5:00 ■場所: 秋葉原MOGRA ■料金: ◆Door:2500円(1ドリンク付き) ◆twitter割:2000円(1ドリンク付き) ↑MOGRAページ下の「Tweet」ボタンからつぶやいて、それを当日受付で見せると500円OFFになります。 ◆合法ロリ割:身長150cm以下 エントランスフリー!!!!! ↑受付にて簡単な身長確認をさせて頂きます。遊園地の身長制限確認をご想像下さい。誤差数センチは許容範囲としま
2012年10月...あなたのお部屋に未来がやってくる!? ｢フューチャーホームコントローラー｣登場（動画あり）
2012年10月...あなたのお部屋に未来がやってくる!? ｢フューチャーホームコントローラー｣登場（動画あり）2012.08.20 18:00 家中の家電が全て音声認識でコントロールできるって、どーいうこと？ まずは公式動画をご覧ください。 おお、全て音声コントロール！ まるで魔法のようだ！ 未来の技術が実現している！ どういう仕組みになっているのかよく分からないのですけど、ホントに音声でコントロールできちゃうんですね。 少し種明かしをすると、rti技研のrti7743さんが自分のブログに今年1月｢引越ししたので未来なお部屋を作ってみた。｣というエントリーが公開されていて、この時に作った音声認識と部屋の中の家電やPCなどと連携する仕組みをそのまま事業化したとのこと。自分でそういったものを作ってそれを自分の仕事にしちゃうのって、なかなかできないことなんでホントに感心しちゃいます。 全貌は明
退職か“被ばく隠し”か 迫られ/自ら線量計外し作業/福島原発の元作業員が告白
「『鉛箱』による被ばく隠しは氷山の一角だ」。東京電力福島第１原子力発電所事故の緊急作業などに携わった元原発作業員が、はき捨てるように口にしました。作業現場での放射線被ばく線量を低くみせるために、下請け企業役員が指示した線量計を鉛箱で覆うという事件など、相次いで発覚する“被ばく線量隠しの闇”を追いました。 （山本眞直） 「自分の判断で被ばく線量隠しをやってきた」。東電福島第１原発事故の直後から同原発で緊急作業についていた伊藤隆さん（仮名、３０代）は福島県内のカフェで、「被ばく隠しの日々」を告白しました。 一枚の記録があります。伊藤さんの緊急作業での被ばく記録です。作業日の合間に「休」の文字が目立ちます。高い被ばく線量が続き、線量を増やさないためのいわば作業の間引きです。 限度ギリギリ 緊急作業は、線量の高い現場が多く容赦ない被ばくの連続でした。開始早々から高線量に汚染された第１原発３号機の建
深夜営業一時的再開のお知らせとお願い - MOGRA 秋葉原
近隣からのご注意を受けて深夜営業を一時的に自粛させていただいておりましたが、 近隣の皆様との話し合いにより、9月から深夜１時以降の再入退場を制限することを取り決めた上で一時的に深夜営業を再開することに決定致しました。 あくまで再開は暫定的な処置であり、再度同じような問題が起こる場合には即時に深夜営業を取り止めさせていただくこともございます。 当店でも細心の注意を払っていきますが、イベンター様、お客様同士でも気をつけていただき、秋葉原MOGRAをより良くするためご協力をお願い致します。 秋葉原MOGRA
過去には中国旗を焼いていた 尖閣上陸、香港活動家の正体
尖閣諸島に上陸した中国・香港の活動家の1人が中国旗を焼いていたとされる過去の写真がネット上にアップされ、中国でも騒ぎになっている。 白ヒゲをたくわえた初老の男性が、中国旗のように見える赤い旗を群衆の前で火にかざしている。中国の大手検索サイト「百度（バイドゥ）」の掲示板に2012年8月18日ごろ投稿された写真だ。 反日であるとともに、反中国共産党 投稿によると、この写真の男性は、尖閣上陸を果たした「古思堯」という名の活動家男性（66）だという。投稿では同時に、尖閣上陸を企てたときの写真も載せてあり、「いわゆる英雄なのか？」と皮肉っている。 この男性は、尖閣上陸に当たっては、中国旗を立てたはずなのに、行動が矛盾しているのではないかということだ。 写真は、はっきり分からないが、手錠で五輪のマークをあしらったようなTシャツを着ていることから、4年前の北京五輪のときに撮られたものとみられる。このとき
iPhoneアプリで縦画面を横にした時に左上を基準に縦画面をフィットさせて表示するには？
iPhoneアプリで縦画面を横モードにした時、多くの場合は自動リサイズが発生するのでそれにあわせて再レイアウトする処理をするだろう。ただ、再レイアウトは結構面倒だ。 単に縦画面を横モード時にフィットさせて表示させたいだけなら、再レイアウトを使わずにCGAffineTransformを使ってスケーリングするといい。 下記のようなコードを自分のViewControllerに追加する。 /** * * これから変更しようとするデバイスの向きを許可する *（これがないとiPhoneを回転させても画面の向きが変わらない） * */ - (BOOL)shouldAutorotateToInterfaceOrientation:(UIInterfaceOrientation)interfaceOrientation { NSLog(@"デバイスの向きはどの方向でも変更してよし！"); return YE
iPhoneアプリでUIImagePickerControllerによるカメラ入力の表示を回転できるのか？
iPhoneアプリでUIImagePickerControllerによるカメラ入力の表示を回転できるのか？ UIImagePickerControllerによるカメラ入力の表示を回転できるのか？ UIImagePickerController.cameraViewTransformを使えば出来そうなんだが。やってみるさ。 - (void)applicationDidFinishLaunching:(UIApplication *)application { NSLog(@"applicationDidFinishLaunching()"); //imagePickerControllerの作成と基本設定 UIImagePickerController *ipc = [[[UIImagePickerController alloc] init] autorelease]; ipc.sourc
iPhoneアプリでカメラからの入力をUIImagePickerControllerを使ってAR的に表示する2つの方法（※注 一つは禁断かも）
iPhoneアプリでカメラからの入力をUIImagePickerControllerを使ってAR的に表示する2つの方法（※注 一つは禁断かも） iPhoneアプリでカメラからの入力を表示するするにはUIImagePickerControllerを使うが、2つ方法あることがわかった。 モーダルで表示する 一つはUIViewController内でモーダルで表示する方法。これは「iPhone アプリケーションプログラミングガイド」(PDF)のP186に載っている基本の方法だ。 - (IBAction)onTouchUpInsideBtnShowCameraInput { UIImagePickerController *ipc = [[UIImagePickerController alloc] init]; ipc.sourceType = UIImagePickerControllerSo
http://nlp.dse.ibaraki.ac.jp/~shinnou/zemi2.html
第1章 学習と確率 1.1 学習とは 1.2 確率変数と情報科学 1.2.1 離散値をとる確率変数 1.2.2 連続値をとる確率変数 1.2.3 確率変数の変換 1.2.4 平均と分散
機械学習/mixture model - 鯨飲馬食 @ wiki
この項の問題点 概要 EMアルゴリズムによるパラメータ推定 この項の問題点 まだ書きかけ。 概要 EMアルゴリズムによるパラメータ推定 EMアルゴリズムのは以下の形。 はcategorical distributionにしたがうとします。 （categorical distributionはBernoulli distributionの拡張です。） つまりと表し、を満たします。 Lagrange multiplierを用いて最大化を行い更新式を求めます。 を直接求めてもよいですが、単純にとなるように正規化すればよいです。 が多次元正規分布(multivariate normal distribution)の場合を考えます。 つまりGaussian mixtureの時です。 はベクトルで表現し、とはそれぞれ、平均ベクトルと共分散行列です。 平均と共分散、それぞれについて更新式を求めます。 微
やっと基本のEMアルゴリズム - KIWAM_KEN_DIARY
これまで勾配法で最適解を求めてきましたが、今回はEMアルゴリズムを使って解を求めていきます。 EMアルゴリズムとは、E（Expectation）ステップとM（Maximization）ステップを繰り返していき、解を求めるアルゴリズムです。 今回は、ガウス混合分布をですとデータとしてパラメータを推定します。 まずデータとして、 の正規分布にのっとったデータを生成します。この時、としました。 この時の混合ガウス分布は となります。 今回求めたいのは、です。ただし、 という条件付きです。 基本的な流れは １．平均・分散（今回は１に設定して省略）・混合係数を適当に設定 ２．現在のパラメータから事後確率計算 ＊事後確率はデータ数×混合係数の数(パラメータの数？)だけ発生する。 ３．事後確率を用いてパラメータ更新 ４．対数尤度を計算し、変化が小さくなれば終了。対数尤度は となります。 本当は事後確率の
ニュートン法，準ニュートン法 - KIWAM_KEN_DIARY
この時期になって就活のメールが届くようになってきました。 正直まだ早いなぁという気持ちですが、そろそろ準備しないとまずいんですかね。M2の皆様のアドバイス大募集中です。（身近にM2の先輩がいないので…割と本気でお願いします） さて、前回は最急降下法と共役勾配法でしたが、今回はニュートン法・準ニュートン法を忘備録として書いておきます。 ニュートン法では、共役勾配法と同様に目的関数のヘッセ行列を使って探索を行います。 ニュートン法は、線形問題の場合、目的関数のパラメータ数以下の反復で解が収束することが保証されており、式もそれほど難しいものではありません。ただし、初期値を適切に決めないと収束は保証されません。 今回は、前回まで使っていたケプラーの第三法則を非線形問題としたものを考えます。 D：太陽との距離 R：公転周期 K：定数 D R 水星 36.00 88.0 金星 67.25 2
『混合多項分布のEMアルゴリズム』
ぽんのブログ自分用の備忘録ブログです。書いてある内容、とくにソースは、後で自分で要点が分かるよう、かなり簡略化してます（というか、いい加減）。あまり信用しないように（汗 L 面 （面の数が L 個） のサイコロがあり、各目の出る確率が であるとします。ここに は、l番目の目の出る確率です。 このサイコロを M 回振った時、各目の出る回数が （ i 番目の目が出る回数が x_i ）である確率は多項分布 で求められます。 が所与の時、パラメータ の最尤推定値は、こちらのPDFのようにして と求められます。 次にこの L 面サイコロを K 個用意します。k 番目のサイコロが選ばれる確率を とすれば、各目の出る回数が である確率は、混合多項分布 に従います。 ここで で、これはk番目の L 面サイコロの各目の出る確率で、 はこの k 番目のサイコロの l 番目の目の出る確率です。 今、K 個のサ
EMアルゴリズム - Never Stop Questioning
確率モデルが観測できない変数（潜在変数/隠れ変数）に依存する場合に最尤法を実施するためのアルゴリズム。非常に多くの応用に使え、変分ベイズ法などの基礎を成すのでとっても大事なアルゴリズム。 このアルゴリズムでは、現在のパラメータ（)と観測変数()から得られる情報を使って、潜在変数()の条件付き確率（）を求めるステップ（E-Step）と、観測変数の事後確率の期待値を最大化するフェーズ（M-Step）の二段階の処理を繰り返しながらパラメータを最適化する。 つまり、尤度関数()の最大化を一発で計算したいところなのだが、それは難しいので、今のを使って計算されるを利用して、尤度関数の期待値()の最大化という問題に置き換えている。実際には、最後の式を2つ目のを構成する各変数について偏微分して0になる値を探すなどを行って更新することになる。
Tポイントツールバーを導入するとSSL通信の履歴までもが盗聴可能になる
twitterなどでTポイントツールバーの利用規約が話題になっています。このエントリでは、Tポイントツールバーを実際に導入して気づいた点を報告します。結論として、当該ツールバーを導入すると、利用者のアクセス履歴（SSL含む）が平文で送信され、盗聴可能な状態になります。 追記(2012/08/10 20:10) たくさんの方に読んでいただき、ありがとうございます。一部に誤解があるようですが、ツールバーが送信している内容はURLだけで、Cookieやレスポンスまでも送信しているわけではありません。URLを送信するだけでも、以下に示す危険性があるということです。 追記終わり 追記(2012/08/13 23:50) ポイントツールバーにバージョンアップがあり、WEB閲覧履歴の送信がSSL通信に変更されました。従って、WEB閲覧履歴が盗聴可能な状況は回避されました。本日22:50頃確認しました。
Tポイントツールバー - T-SITE
Tポイントツールバーをご利用頂くには、お客様のWEB閲覧履歴を取得･利用することについて同意いただく必要がございます。 詳しくは、Ｔポイントツールバー利用規約を必ずご確認ください。 ※Ｔポイントツールバーをダウンロードするには、Ｔ-ＩＤのご登録が必要です。 Ｔポイントツールバー利用規約 | 個人情報保護方針 | サービス運営体制 対象環境 対象OS： Microsoft Windows XP / Vista / Windows 7 対象ブラウザ： Internet Explorer 7.0～9.0 【注意事項】 ■Tポイントツールバーについて ･Tポイントツールバーのダウンロードには、T-ID(無料)のご登録が必要となります。 ･Tポイントツールバーは、インターネットブラウザ、Internet Explorer 7、8、9のいずれかをご利用ください。その他のブラウザ(Firefox、
「Tポイントツールバー」公開中止 Web閲覧履歴を平文で収集
ユーザーのWeb閲覧履歴を平文で収集する問題が指摘されていた「Tポイントツールバー」の提供が中止。8月下旬に再開するという。 オプトとカルチュア・コンビニエンス・クラブ（CCC）は、Internet Explorer用ツールバー「Tポイントツールバー」のダウンロード提供をこのほど中止した。「皆様によりよいサービスをご提供するため」としている。同ツールバーは、ユーザーのWeb閲覧履歴を平文で収集していると指摘され、批判が相次いでいた。 Tポイントツールバーは、Internet Explorer 7／8／9向けのツールバー。検索窓から検索すると「検索スタンプ」を1日1個取得でき、検索スタンプ2個で「Tポイント」を1ポイント付与する仕組みだ。 同ツールバーをめぐっては、SSL通信を含むユーザーのWeb閲覧履歴を平文で取得していることなどがセキュリティ専門家に指摘されていた。 両社は8月15日、ツ
イェンセンの不等式 - Wikipedia
イェンセンの不等式（いぇんせんのふとうしき、英語: Jensen's inequality）は、凸関数を使った不等式である。 f(x) を実数上の凸関数とする。 離散の場合： を、 を満たす正の実数の列とする。また、 を、実数の列とする。そのとき、次が成り立つ。 連続値の場合： を、 を満たす実数上の可積分関数とする。また、 を実数上の可積分関数とする。そのとき、次が成り立つ。 ルベーグ積分論の観点では、 離散の場合も連続の場合も同一に見倣せる。 証明は、f のにおける接線を g とおいて、常に g(x) が f(x) よりも小さいことを使えばよい。 統計学において、式の下限を評価する際に、一定の役割を担っている。例えば、カルバック・ライブラー・ダイバージェンスが常に 0 より大きいことを証明するときに用いられる。p(x) が確率密度関数の場合を考えると、イェンセンの不等式は次のように書け
EMアルゴリズム答え合わせ - 西尾泰和のはてなダイアリー
自分の実装した「Numpyで混合ガウス分布のEMアルゴリズムを実装した」のコードを中谷さんの「EM アルゴリズム実装(勉強用) - Mi manca qualche giovedi`?」と照らしあわせて答え合わせしてみる。 まず、EMアルゴリズムってなんなのかって話を簡潔に。観測できている確率変数Xの他に観測できてない確率変数Zもある状況。それを表現するために自分で何か確率モデルを仮定する。その確率モデルのパラメータθを、観測されたデータXから考えてもっとも良さげなものを選びたい。コレが目的。数式で言えばp(X|θ)を最大にするθを求めたい。 但し残念なことにp(X | θ)の式は簡単には最大化できない(できるならEMアルゴリズム使わなくていい)とする。そして幸運なことに完全データの対数尤度 ln p(X, Z | θ)の最大化は簡単だと仮定する。PRMLの下巻p.166あたりの議論と持橋
EM アルゴリズム実装(勉強用) - 木曜不足
最近忙しくて*1、PRML の予習が滞り中。 しかし、次の PRML 読書会に徒手空拳で行ったら、気持ちよく昇天してしまいそうなので、なんとか頑張って読んでみる。 EM アルゴリズムは何となくわかるが、変分ベイズがわからん…… というわけで、Old Faithful の混合正規分布での推論を K-means と EM と変分ベイズについて、Ｒで実装してみる。 K-means Old Faithful + K-means については、すでに 前回の記事でお試し済み。 その記事では、イテレーションを１行で書いてネタっぽくしてしまってたので、わかりやすく整理したのが以下のコード。 距離を取るところは少し変えて短くしてある。 # Old Faithful dataset を取得して正規化 data("faithful"); xx <- scale(faithful, apply(faithful,
カルバック・ライブラー情報量 - Wikipedia
カルバック・ライブラー情報量（カルバック・ライブラーじょうほうりょう、英: Kullback–Leibler divergence）は2つの確率分布の差異を計る尺度である。 確率論と情報理論で利用され様々な呼び名がある。以下はその一例である： カルバック・ライブラー・ダイバージェンス（KLダイバージェンス） 情報ダイバージェンス（英: information divergence） 情報利得（英: information gain） 相対エントロピー（英: relative entropy） カルバック・ライブラー距離 ただしこの計量は距離の公理を満たさないので、数学的な意味での距離ではない。 応用上は、「真の」確率分布 P とそれ以外の任意の確率分布 Q に対するカルバック・ライブラー情報量が計算される事が多い。たとえば P はデータ、観測値、正確に計算で求められた確率分布などを表し、Q
EMアルゴリズム - 歴史に探る数理・物理法則の始まり:携帯Wiki
2010-12-27 ラグランジェの方程式2010-12-24 金融と物理2010-12-18 線形空間2010-12-16 カルマンフィルタ入門 カルマンフィルタ2010-12-15 線形差分方程式 最小分散ポートフォリオ2010-12-10 状態空間モデル2010-12-09 オイラーの方程式2010-12-08 指数平滑移動平均2010-12-03 最適ポートフォリオ2010-12-01 エントロピー 共分散行列2010-11-24 FrontPage2010-11-13 最小二乗法2010-11-01 非線形状態空間モデルの粒子フィルタ2010-10-30 レジームスィッチングモデル2010-10-29 EMアルゴリズム2010-10-28 粒子フィルタによる追跡アルゴリズム 隠れマルコフモデル EMアルゴリズムとは 確率モデルのパラメータを最尤法に基づいて推定する手法のひとつで
EMアルゴリズム - Study Memo
今一度pLSAを再度勉強し直し。 手始めにまずはEMアルゴリズムから。 参考にしたのは Rで学ぶクラスタ解析 赤穂: EM アルゴリズム --クラスタリングへの適用と最近の発展--, 日本ファジィ学会誌, Vol.12, No.5, 2000。 EMアルゴリズムは以下の2つのステップから構成される。 Eステップ：尤度の期待値Qを計算。 Mステップ：Eステップで計算した尤度の期待値を最大化する混合係数を計算。さらに、尤度の期待値を最大化するように他のパラメータを推定。 確率モデルがM個あり、j番目のモデルの元でデータxが発生する確率をpj(x)とすると、データxが発生する確率p(x)は、それらの確率の線形和で と表現できる。 ただし、αj ≧ 0かつΣjM αj = 1とする。 いま、あるデータxがモデルjで発生する確率を考えると、その確率は、 と記述できる。 なお、この確率分布は、分布のパ
これでバッチリ！引越準備ガイド
これでバッチリ！引越しスケジュール表 1カ月前までにすること 賃貸住宅の場合は解約申請 引越し業者への依頼 新居の下見 粗大ゴミの処分 2週間前までにすること 荷造り 電話移転の手続き 1週間前までにすること 役所関係の手続き 役所関係以外の手続き 電気水道ガスの解約申請 前日にすること 旧居の掃除 当日以降にすること 新居への移動 新居の電気水道ガス使用開始 役所関係の手続き 役所関係以外の手続き 新居で必要なものを揃える 引越しをバッチリ！にするコツ 引越しが決まったら、するべきことをまずはリストアップして時間的な余裕を持つことを心掛けましょう。そして、上記に挙げた期限内にやるべき事を終わらせれば引越し準備はこれでバッチリ！です。 バッチリ！な引越し業者を探すコツ 引越しを考える中で重要なのが「信頼できる引越し業者選び」です。 金額はもちろん、運送技術、親切丁寧な対応など見るべきポイン
MongoDB で MapReduce 試してみた。
MongoDB で MapReduce を試してみる。 年齢のみを項目としてもつ age コレクションを作成し ヒストグラム 各種統計量(件数, 合計, 平均, 分散, 標準偏差) を算出してみようと思う。 2. の統計量の算出では２段 MapReduce を試してみる。 参考: http://www.mongodb.org/display/DOCSJP/MapReduce http://api.mongodb.org/js/ 0. データの投入 今回の検証用データ(年齢180件)を作成したのでそれを投入。 $ mongoimport -d mydb -c age --type csv --headerline --file mydb.age.csv connected to: 127.0.0.1 imported 181 objects $ mongo MongoDB shell ver
市場規模マップ | visualizing.info
様々な業界の市場規模をビジュアルなマップとして表示。業界の規模と成長率が一目で分かります。
高木浩光＠自宅の日記 - Tポイント曰く「あらかじめご了承ください」
■ Tポイント曰く「あらかじめご了承ください」 「Tポイントツールバー」なるものが登場し、8月8日ごろからぽつぽつと話題となり、13日には以下のように評されるに至った。 Tポイントツールバー（by CCCとオプト）が悪質すぎてむしろ爽快, やまもといちろうBLOG, 2012年8月13日 その13日の午後、一旦メンテナンス中の画面となり、夕方には新バージョン（1.0.1.0）がリリースされたのだが、15日には、「Tポイントツールバーに関する重要なお知らせ」が発表されて、「8月下旬」まで中止となった。非難の嵐が吹き荒れる中で堂々と新バージョンを出してきたにもかかわらず、なぜすぐに中止することになったのかは不明である。 この「Tポイントツールバー」とはいかなるものか。以下の通り検討する。 騙す気満々の誘導 刑法の不正指令電磁的記録供用罪（第168条の2第2項）は、「人が電子計算機を使用するに際
ネタばれ！『桐島、部活やめるってよ』の基本的解釈。 - ゾンビ、カンフー、ロックンロール
『桐島、部活やめるってよ』について、人の感想を読むのが面白い。 かなり親切な作りですが、スッキリとしたオチめいた物を提示していないので、憶測が憶測を呼び自由な解釈をしている人も多く、多種多様さが楽しいのです。しかし、中には「全くわけが解らない？」と言う人も多いのです。そこで、『桐島』を理解するための基礎的な解釈をしてみようかと思います。当然ながらオチ（的な話）にも言及しますので、まずは劇場で『桐島、部活やめるってよ』を観賞をした後にお読みください。本エントリは高校生に読んで欲しいです。読んでないと思うけど…… 『ゴドーを待ちながら』 本作にはタイトルロールになっている「桐島」は登場しません。「桐島がいない」というのがドラマの軸になっています。これは舞台劇『ゴドーを待ちながら』のオマージュだと言われています。 『ゴドーを待ちながら』は１９５２年に発表された戯曲で不条理劇の傑作だとされています
YouTube動画を速度変えて視聴 〜HTML5対応ブラウザで - nomuran's diary
動画はわかりやすいがやたら時間が食われて困る、という向きに、速聴出来る方法のご紹介です。私も、音楽以外は日英語コンテンツは２倍速で聴きたいので、だめもとで検索したらありました！ ブラウザとしてChrome等を使い、(→※) http://www.youtube.com/html5 にアクセスしてください。この画面左下の方に、 HTML5 試用版が無効になっています。 HTML5 試用版を有効にする とあります。この「HTML5 試用版を有効にする」をクリックします。すると、 HTML5 試用版が有効になっています。 HTML5 試用版を無効にする という表示に変わって，速度変更や画面サイズ変更を含む、HTML5の機能が有効になったことが示されます。 一応ブラウザをいったん終了して再起動してみてください（再起動は不要かも） 条件をみたした動画については、写真のように、画面下部、右の方にあるギ
極寒の地にも「熱問題」あり――南極基|IT業界動向|トピックス|Computerworld
極寒の地にも「熱問題」あり――南極基地の管理者が語る、マイナス50℃下のITマネジメント データセンターの構成から過酷な伝統行事まで一問一答 ヘンリー・マルムグレン（Henry Malmgren）氏、34歳。彼は、米国が南極点付近に建設したアムンゼン・スコット基地で働くITマネジャーだ。冬期は気温が－50℃以下になる南極点の氷床の上で、Malmgren氏はデータセンターをはじめ、衛星回線や電話システム、さらには携帯ラジオに至るまで、電気通信やコンピュータに関するあらゆるものに責任を負っている。そんな同氏に、南極基地での仕事や生活などについて、衛星回線でインタビューした。 Robert L. Mitchell Computerworld米国版 南極点は少しずつ移動する──では、さっそくインタビューを始めよう。そちらの天気はどう？ Malmgren氏：とてもいい天気だ。気温は－53℃、風速は
BigDataをリアルタイム処理させるDrill - ウィリアムのいたずらの、まちあるき、たべあるき
ウィリアムのいたずらが、街歩き、食べ物、音楽等の個人的見解を主に書くブログです（たま～にコンピューター関係も） Hadoopはビッグデータをバッチ処理させるには向いてるけど、 ビッグデータは、リアルタイム処理するのは向いてない... っていわれてたんだけど、それをやっちゃおうっていうのが、 （インタラクティブ処理）Ｄｒｅｍｅｌで・・・ ってことは、ＮＨＮカンファレンスで、最後の最後に言っていたけど、 そのDremelベース(って下の記事には書いてあるけど、さらにその下のサイトには、インスパイヤされたと書いてある）のアドホックな検索システムにApache Drillというのがあるらしい。 その話が載っていたので、メモメモ New Apache project will Drill big data in near real time http://www.itworld.com/big-da
Pythonの連続forループが読めない – taichino.com
入門自然言語処理を読んでいると以下のようなコードがやたらでてきますが全然読めるようにならないので覚え書きです。for文が連続して2回来てます。StackOverflowにも同様の質問があがっています。 all_tags = [tag for article in articles for tag in article.tags] これは記事の配列から記事につけられているタグの一覧を取得するコードで、forループを分解して書くと以下のようになります。 all_tags = [] for article in articles: for tag in article.tags: all_tags.append(tag) 何が気持ち悪いかというと左から順にforが処理されているのに、配列の要素になる最後の式が一番左にあることです。一番左のtagが最初のfor ~ inではなく、2つめのfor ~
奥山治郎 - Wikipedia
奥山 治郎（おくやま じろう、1958年9月24日 - ）は、日本の実業家。東京都八丈支庁青ヶ島村出身。機械銘柄で東証二部に上場しているフリージア・マクロス株式会社の代表取締役社長を10年間務めた。同グループの発表によると、2007年より自ら創業を手掛けた住宅（ログハウス及びスウェーデン住宅）メーカーであるフリージアハウス株式会社の代表取締役社長に専任している。[1] 経歴[編集] 1981年（昭和56年）7月 株式会社フリージア・トレーディング設立・代表取締役就任 1990年（平成2年）5月 フリージアハウス株式会社 取締役就任 1992年（平成4年）8月 フリージアハウス 代表取締役就任（現職） [1] 1995年（平成7年）3月 フリージア・マクロス株式会社 監査役就任 1997年（平成9年）6月 フリージア・マクロス 取締役副社長就任 1997年（平成9年）9月 フリージア・マクロ
勢いでデバイスI/Oを制御するツールも作った
人間とウェブの未来（旧） 「ウェブの歴史は人類の歴史の繰り返し」という観点から色々勉強しています。2014年までの人間とウェブの未来の旧ブログです。 昨日のエントリに続いて、そのまま勢いでcgroupsを使ってデバイスI/Oを制御するツールをPerlで書いてみました。 プロセス単位でCPUコアを割り当てたりもできるけど、そんなニーズあるのかなぁと思ったのでそっちはとりあえずPending。このシリーズで後やるとしたら、プロセス単位でトラフィックの制御とメモリぐらいを考えていますが、cgroupやCFSをもう少し勉強すると、もっとやりたいことが出てくるかもしれません。 昨日公開したCPU制御のレポジトリ名をresources-managed-toolsにリネームして、そこにツールをどんどん入れていくことにしました。引数で色々やれるツールでも良いのですが、この手のツールはツール自体が別の方が運
フリージア‐ネット
What's news ２０２３年 ２月６日 新卒採用情報 を更新しました。 ２０２３年 ２月６日 一級建築士採用情報 、１級土木施工管理技士採用情報 を更新しました。 ２０２３年 ２月６日 経理・会計業務採用情報 を更新しました。 ２０２３年 ２月６日 一級建築士（グループ企業）採用情報 を更新しました。 ２０２３年 ２月６日 マンション管理業務採用情報 を更新しました。 ２０２３年 ２月６日 グループ企業関連中途採用情報 を更新しました。 ２０２３年 ２月６日 司法修習生採用情報 を更新しました。 Copyright © Freesia Trading Co., Ltd. All Rights Reserved.
ログハウス販売実績No.1 - フリージアハウス株式会社
"配給”それは、市場経済の中の計画経済。 お客様のご協力をいただいて共に製品を創り上げるという「配給」の考え方は、フリージアグループの基本理念です。 モノ創りの最上流から最下流までまで 『ムダ』 『ムラ』 を一貫して省きながら、品質や性能を現状より2倍にし、逆に価格は半分にすることへ常に挑 戦し続けるという考え方で、その実現を可能にしたのが、「配給」と総称される世界でも初めての顧客参加型製造供給システムです。 フリージアハウスは、この「配給」を通してお客様により大きなご満足をご提供できることを誇りとしている企業です。 what's new 2016/3/25 イベント情報 モニター建築者募集開始！ 2016/2/5 イベント情報 第40回 春の配給祭 展示物件売却祭 2015/10/1 イベント情報 第39回 秋の配給祭 都内で学べるログハウス丸ごと体験学習会 2015/8/1 イベント情
奥山一寸法師 - Wikipedia
この記事には複数の問題があります。改善やノートページでの議論にご協力ください。 出典が不足しています。存命人物の記事は特に、検証可能性を満たしている必要があります。（2012年8月） 独立記事作成の目安を満たしていないおそれがあります。（2012年8月） 出典検索?: "奥山一寸法師" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL 奥山 一寸法師（おくやま いっすんぼうし、1960年（昭和35年）5月5日 - ）は、東京都青ヶ島村出身の実業家。機械銘柄の東証二部上場企業フリージア・マクロスの代表取締役社長。 フリージアグループ・会長の佐々木ベジ、フリージアハウス株式会社・代表取締役社長の奥山治郎は実兄にあたる。 経歴[編集] 1979年3月 - 東京都立秋川高等学校卒業 1979年4月 - フリージ
東京都の区市町村章一覧 - Wikipedia
東京都の区市町村章一覧（とうきょうとのくしちょうそんしょういちらん）は、東京都内の区市町村に制定されている、あるいは制定されていた市町村章の一覧である。なお、一覧の順序は全国地方公共団体コード順による。廃止された区市町村章は廃止日から順に掲載している。 区部[編集] 区 区章 由来 制定日 備考
青ヶ島村紋章について
この紋章は、青ヶ島が不断に宇宙の秩序(幸福の原理)に法ることによって真の自由と平和、健康と幸福が永遠、無限に確立出来る理想社会創造の真義を表現する。 青ヶ島の全景及び二重火山の象形を宇宙構造のシンボルとむすび同時にローマ字で青ヶ島の全文字を組入れ渾然融合させ、意匠化することによって青ヶ島の特徴と宇宙の秩序のメカニズムと万物生命創造のスパイラルをあらわし、青ヶ島が希求する真の幸福で平和な人間中心の理想郷を創造して無限に進展出来る大道を象徴するものである。
青ヶ島村 - Wikipedia
歴史[編集] 1785年（天明5年） - 天明の別れ 4月18日から始まり5月頃まで続いた天明の大噴火が青ヶ島の最も新しい火山活動である。当時327人いたとされる島民のうち202人が八丈島からの救助により避難するも、避難に間に合わなかった残りの者は全員が爆発に巻き込まれて死亡したとされる。 八丈島での避難生活は、時には流人以下の扱いを受けるという悲惨なものであった。これは、不作続き（天明の大飢饉）で八丈島民だけでも食うのがやっとであったにもかかわらず、幕府が避難民の他地域への移住を認めなかったこと、さらに八丈島の流人はもともと武家など身分の高い人物ばかりだったこと、などの事情による。 かつての豊かな青ヶ島を夢見て帰島を企てる者も幾度かあったが、航海の途中で遭難したり、無事に辿り着いても噴火で荒廃した土地では生きていけず、叶わなかった。 1817年（文化14年） 佐々木次郎太夫が名主となり、
奥山治 - Wikipedia
奥山 治（おくやま おさむ、1918年（大正7年）1月31日 - 2000年（平成12年）3月18日）は東京都・青ヶ島村の村長を五期17年3か月間務めた人物。生涯において玄米自然食（マクロビオティック）の普及に努めた。東洋哲学の思想家。 来歴[編集] 奥山治の出生地青ヶ島は、1785年（天明5年）天明の大噴火で全島民が避難し無人島になった。絶海の孤島の中で、その後五十年もの歳月をかけ、1835年（天保6年）避難先の八丈島から独力還住（全島民帰還）を果たす祖先達を指導したのが佐々木次郎太夫である。柳田國男は佐々木次郎太夫を「青ヶ島のモーゼ」と称えている。 奥山治は、島の名主となった佐々木次郎太夫の末裔である。故に名前も「治」である。奥山治の時代も、次郎太夫同様に僻地・離島の総引揚げが国策として推進された時代であった。村議会議員時代を含め通算27年に亘り、島の総引き揚げに抵抗し、島の発展に尽く
完成度がやばい！初音ミク人気MMDモデル15選 (1/6)
CGソフト『MMD（MikuMikuDance）』がいま、非常に熱い！ アマチュア3Dアニメ作者たちが腕を競い合う夏の大会『MMD杯』第9回は、ついに17日21時から本選がスタートした。かわいい3Dアニメの五輪と言えるこの大会、その結果にファンたちからの熱い視線が集まっている。 「なんか楽しそうじゃない！ ところでMMDってなに？」そんな皆様のため、本特集は全4回にわたってMMDの魅力を余すところなく紹介する。とにかく読んでもらえれば、MMDがどえらいことになっているのが分かるはず！ MMDのすごさ、その神髄は“モデル”の完成度にあり モデル、背景、小物、アニメーション。3DCGソフト「MikuMikuDance」（MMD）が爆発的に伸びている背景には、ユーザーたちが4年の間に作ってきたCG資産が欠かせない。中でも初音ミクはさまざまな3Dモデルが生み出され、MMDの大きな屋台骨となっている
3Dアニメに国境なし！世界が注目するMMD、その理由は？ (1/4)
CGソフト『MMD（MikuMikuDance）』がいま、非常に熱い！ アマチュア3Dアニメ作者たちが腕を競い合う夏の大会『MMD杯』第9回予選も始まり、既に500本を超える作品がエントリー。8月17日の本選を前にファンたちの熱い視線を集めている。 「なんか楽しそうじゃない！ ところでMMDってなに？」そんな皆様のため、本特集は全4回にわたってMMDの魅力を余すところなく紹介する。とにかく読んでもらえれば、MMDがどえらいことになっているのが分かるはず！ MMDは、いま世界で最も使われているCGソフトといっても過言ではない。 「MMDer」と呼ばれるMMD作家たちは、日に100本を超える作品を連日投稿している。作品数はニコニコ動画だけでも8万本超。勢いは国内にとどまらず、アジア・北南米を中心に、数万人とも言われる海外MMDerが日々新作を発表しているのだ。 「逆転の発想」が、3Dアニメーシ
溝カムによる間欠動作 [機構設計、からくりメカのディーアールオー]
カムフォロアの案内を、溝によって行うものを「溝カム」と称しています。 カムフォロアをカムに押し付ける力を掛けたくない場合などに使用され、初期のカセット テープレコーダーなどは、溝カムの集合体のような構造でした。 切削加工に頼る加工法の場合では経済的とは言えません。 しかし、民生用電子機器では生産数量が膨大なことが多く、金型による量産加工が 行われます。 従って、多少複雑な形状の部品であってもカムの生成は容易にできます。 ひとつの回転動作から、ふたつの部品を間欠動作で直動させる構造です。 欠歯ギヤによる間欠動作でも同様のことができますが、直動の距離が短い場合には、 この方法でも十分です。 溝カムの特徴として、ふたつの溝を重ね合わせることが可能です。 左のフラッシュムービーでは、ひとつのカムフォロア（ピン）でふたつの溝カムの部品を 動かす様子を示しています。 画面中央のボタンをクリックすると、
いつまで経っても英語が話せるようにならない2つの理由 - 世界最高の語学学習サービスを作る
英語に限りませんが、僕が考える"外国語がいつまで経っても話せない理由"を書いていきたいと思います。 ちなみに僕は英語力ですが、お察しの通りです。 仮にも語学学習サービスの代表をやっていますからね。 英語の一つや二つは余裕で話せ、、、ません(`･ω･´)ｷﾘｯ では、なぜこのエントリを書くかといいますと、僕自身小さい時に日本に来てずっと言語習得のプロセスに興味があったのと、中国語は話せるのでそれの習得のプロセスの体験があるからです。 ちなみに以下の文は僕個人の経験からで、学術的根拠や客観的な根拠はありません。 では、足りない2つのものとは何でしょうか。 理由1:ネィティブから真似ていない 「ソーシャルラーニング入門」という本にも書いてあったのですが、人間の学習のプロセスは、真似るところから始まるようです。 実際に外国に行って、日常生活でネィティブがどの場面でどんなフレーズを使っているか、に繰
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EM アルゴリスム
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EMアルゴリズム - how to code something
協賛募集 | 電子工作コンテスト2012
日本統計学会創立75周年記念出版『21世紀の統計科学』(全3巻) 増補HP版 (2012年1月)
Numpyで混合ガウス分布のEMアルゴリズムを実装した - 西尾泰和のはてなダイアリー
機械学習/EMアルゴリズム - 鯨飲馬食 @ wiki
スマホから光量、色味がコントロールできる電球『BluetoothBulb』 | 100SHIKI
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外務省: 竹島問題
http://www.vill.aogashima.tokyo.jp/office/reiki_int/reiki_honbun/ag16300021.html
http://www.tanteifile.com/world/2011/12/03_01/index.html