.bash_profileと.bashrcの違いが覚えられないあなたへの処方箋 · DQNEO日記
なぜ、「.bash_profileと.bashrcの違い」をすぐ忘れてしまうのか？ ずばり、 「どっちに書いても、実用上は対して変わらない」 からでしょう。 ちょこっと環境変数を定義する程度なら、どっちに書いても動くのです。 どっちに書いてもそれなりに動く → 違いがわからない → 忘れる これが魔の忘却ループです。 .bash_profileと.bashrcの違いを絶対に忘れない方法 ではどうすればよいか？ 「違いを自分の目ではっきりと見ること」 これに尽きます。 これから、一緒に手を動かして簡単な実験をしてみましょう。 ５分ほどで終ります。 準備はいいですか？ ① .bash_profileにechoを書いてみる .bash_profileの最下行に１行追加します。 echo "＼(うぇるかむようこそプロファイル)／" ② .bashrcにechoを書いてみる .bashrcの最下行に
LINEに仮想通貨「LINEコイン」導入
「LINE」上で利用できる仮想通貨「LINEコイン」がまずAndroid版に導入された。「LINE占い」など、有料コンテンツの支払いに利用できる。 NHN Japanは8月21日、「LINE」上で利用できる仮想通貨「LINEコイン」をAndroid版で導入した。LINE上の有料コンテンツを購入するために使える。「LINEコインで決済できるサービスを拡充し、スマートフォンにおける新たなエコシステムの構築を積極的に進めていく」としている。 「LINE占い」のAndroid版先行公開に合わせて導入した。100コイン（170円）から購入できる。 LINE占いは新プラットフォーム「LINE Channel」上で提供し、LINEアプリ上で利用可能。LINE定番キャラクターが登場する星占いやタロット占いや、マガジンハウスと共同開発した「an・an占い」など、合計200種類以上の占いを利用できる。一部有料
【レビュー】ボタン電池で2年間使用可能〜iPhone 4S・新しいiPadの置き忘れを防ぐ『ぶるタグ』
うっかりiPhoneやiPadを置き忘れたり、外出する際にiPhoneやキーが見当たらない、といった経験をしたことはないでしょうか。 この『ぶるタグ』は、BluetoothでiPhone 4S・新しいiPadと接続することで、そのようなトラブルを防止したり、または見つけるのを助けてくれるというデバイスです。 『ぶるタグ』は、次の3つの使い方ができます。 『ぶるタグ』からiPhone・iPadのメロディ・バイブを鳴らす iPhone・iPadから『ぶるタグ』のメロディ・バイブを鳴らす 『ぶるタグ』とiPhoneまたはiPadが離れた場合にアラートする これだけだとイメージしにくいと思うので、それぞれの使い方を利用シーンと共に説明していきたいと思います。 デバイスは一辺が4.5センチの正方形をしており、黄色いドットの目印のあたりにボタンがひとつあります。 Bluetooth Low Energ
物事を論じられるようになるスモール・ステップス→米国の小学生が使う思考ツール
アメリカの作文教育では、感想文でなく、主張する文章のトレーニングをやる。 主張には、根拠を必ずつけなくてはならない。それも複数つけなくてはならない。 しかしいきなり根拠を挙げろと言われても難しい。 今回紹介する思考ツールはFour Square Writing Methodで使われるものだが、学校にあがったばかりの幼少の子から、パラグラフ・ライティングができるまでを、同じフォーマットでシームレスにつなぐものである。 これより複雑な思考ツールはいくらもあるが、物心がつくかつかないかぐらいから、大きくなってもずっと使えるものはまれである。 作り方 １．長方形の紙を用意する。 ２．紙を半分に折り、さらにもう一度半分に折る。 ３．広げると真ん中になる角を折る。 ４．広げるとこんな風に中心にひし形の領域ができ、周りに４つの領域ができたら完成。 基本の使い方 １．真ん中のひし形の中に、中心テーマを書く
核融合炉自作、特許取得し会社…理系の「天才チルドレン」列伝。彼らをどう生かすか･･･ - INVISIBLE D. ーQUIET & COLORFUL PLACE-
今日は新聞記事紹介が多めだ。 朝日、毎日の２つの新聞書評で大きく取り上げられた 理系の子―高校生科学オリンピックの青春 作者: ジュディダットン,Judy Dutton,横山啓明出版社/メーカー: 文藝春秋発売日: 2012/03/01メディア: 単行本購入: 5人 クリック: 126回この商品を含むブログ (27件) を見る http://book.asahi.com/reviews/reviewer/2012051300011.html （略）･･･度肝を抜かれるのは、「出品」される研究の水準の高さ。小型の核融合炉を製作した生徒、ナノテクノロジーの研究で賞を取り１８歳にして最先端技術企業を興した生徒、化学企業デュポン社の城下町で、飲料水に工場由来の有害化学物質が含まれることを示し、除去法を確立した生徒、自閉症のいとこのために体系だった教育プログラムをつくり普及させた生徒……。 おおよそ
喧嘩売る人の多い街がひと目でわかるTwitterヒートマップ
f*ck youが挨拶代わり、そんな威勢のいい街はどこ？ それがひと目でわかる地図が北米に登場しましたよ。 ツイッターでは何つぶやいてもOKだけど｢good morning｣が一番礼儀正しい挨拶なら、その反対は｢fuck you｣、この感情の両極のつぶやき密度の分布・推移がわかるヒートマップ、名づけて｢TwitterHeatmap｣（開発元：Vertalab）です。つぶやき密集地は赤で、1時間おきのトレンド推移が追えるようになってます。 good morningはここ、fuck youはここ。右で日付けを選んで左上の再生ボタンを押すと...おお～その日のユーザー動向が全部流れてくる～。 ｢good morning｣はテキサス北部とか南部は毎日ヒットしてます。きちんと朝のご挨拶するんですねー。｢fuck you｣は｢good morning｣より全般にツイートが半端なく多い！ やっぱりという
【NIWeek 2012】複雑な画像処理や車載用途でのデータ集録の活用例が続々提案
2012年8月6日～9日（現地時間）に開催された「NIWeek 2012」には、National Instrumentsの計測/制御ハードウェアを、画像処理や車載システム開発に適用した事例が数多く展示されていた。 2012年8月6日～9日（現地時間）に開催された「NIWeek 2012」の展示会場には、「LabVIEW ZONE」をはじめ、「Vision」、「Embedded Monitoring and Control」、「Automated Test and Data Acquisition」、「RF and Wireless」、「Robotics and Autonomous Vehicles」、「Science and Big Physics」、「Aerospace and Defense」といったテーマごとのブースが用意され、National Instrumentsの計測/制御ハ
「文化省を作ろう」
「もうオマエそれ言うな！」と霞が関からボコられるのを承知しつつ、今日も念仏のように繰り返す。「文化省を作ろう」 達成されつつある提唱した狙い 民主党情報通信議連が策定した「情報通信八策」は、第1項として「情報通信分野におけるタテ割り打破のため、強力な推進体制をつくる」とブチあげた。その通り。メディア行政の最大問題はタテ割り。機器：経済産業省、著作権：文化庁、通信放送：総務省の縄張り争いだ。 コンピュータと通信の一体化が急速に進む中で、経産省と総務省は旧・通商産業省、旧・郵政省時代から産業界の期待に反して戦争を続けてきた。そして今世紀に入り、知財・コンテンツの経済的重要性が高まってきたため、著作権政策を巻き込んだ調整案件が激増した。これらハードとソフトの行政領域はますます融合していくことが必要となっている。 この必要性は政権交代前に顕著となった。2008年、地デジ放送の家庭内録画ができる回数
【CEDEC 2012】ソーシャルゲームを牽引するgloopsが取り組むデータマイニングによる改善とは / GameBusiness.jp
ソーシャルゲーム大手のgloopsの井澤正志氏は、累計登録者が360万人を突破したという同社の人気野球カードゲーム『大熱狂!!プロ野球カード』をテーマに、データマイニングとKPIについての講演を行いました。 まず井澤氏はソーシャルゲームにおけるデータマイニングを行う意味について、「データはお客様の声が形になったもので、様々な問題はデータの中にある」と述べました。gloopsでは「できる限り大量のデータを保持することが金脈を見つける資産となる」という考え方で、データ分析基盤としてhadoopを導入し取り組みを始めています。 最初にソーシャルゲームの基本的なKPIについて紹介されました。「継続率」「課金率」「課金単価」の3つで、売上はインストール数×継続率×課金率×課金単価という風に要素分解して考えることが出来ます。ただ、単に売上指標として見るだけでなく、gloopsではそれぞれのKPIを
hirax.net::「今の瞬間の微分」と「あらゆる時間の積分」と
最新記事(inside out)へ | 年と月を指定して記事を読む（クリック!） / 2001/ 2002/ 2003/ 2004/ 2005/ 2006/ 2007/ 2008/ 2009/ 2010/ 2011/ 2012/ 2013/ 2014/ 2015/ 2016/ 2017/ 2018/ 2019/ 2020/ 2012年7月 を読む << 2012年8月 を読む >> 2012年9月 を読む 「たった３０年」くらい前、I/O誌で連載状態だった芸夢狂人さん。 「20年近くも前のことですし、もうしゃべっちゃってもいいでしょう」「秀丸シリーズのシェアウエアによる売り上げは（ピークとなる1996年～98年当時には）最高で1億5000万円くらい」 「十年前」2002年には何をしていたでしょう？ …”夏の夜空を見上げれば、あの頃流れてた電波の行方が、かつて眺めた番組が見えてくるような気
新しい学習 〜 学び（Learn）、作り（Make）、わかちあう（Share）という体験を通じて 〜 - Nothing ventured, nothing gained.
「人を教えるということ - Nothing ventured, nothing gained. 」で書いたように、人に何かを教える場合には、座学として情報や知識を知ることと、それを自分のものとして身につけるために試すこと、そして理解したことをさらにほかの人に伝えることにより理解を深めることの3点を組み合わせる必要がある。 プログラミング学習では、言語を学ぶことやプログラミングの概念を知ること、学んだことを使ってプログラミングすること、他人のためにプログラムを提供することや学んだことをさらにほかの人に教えることがこの3点に相当する。 試すこと、すなわちプログラミングを実際行なってみることで、頭では理解していても実際には理解していなところを知ることができる。伝えることによって、自分のプログラムを使ってもらうために必要なことを知ることができる。前回でも触れたように、この2点があることで、座学とし
tabは「勝てるプロダクト」なのか？ーー頓智ドット／井口尊仁氏インタビュー（前半） | Startup Dating [スタートアップ・デイティング]
頓智ドットがセカイカメラ以降、大きく舵を切ってリリースしたtab。滑り出しも好調で、6月の正式公開以降、iPhoneアプリ／iPadアプリランキングの上位に顔を出していた。TC50でデビューを飾った2008年9月から約4年、セカイカメラからtabに至るまでの道のりにはどのような流れがあったのか。頓智ドットCMOであり、創業者でもある井口尊仁氏に話を聞いた。（全二回／前半） 今日はよろしくお願いします。ところで突然なんですが、セカイカメラって3Gで動いていたんでしたっけ？ iPhone3Gで動いてましたね。多分この話は3日くらい続けられるんですけれど（笑。フォースクエアのファウンダーにも「クレイジー」って言われてました。当時、ユビキタスの清水さん（ユビキタスエンターテインメント代表取締役社長兼CEO清水亮氏）も「井口は詐欺師だ！いかがわしいヤツなんだ！」とかいって彼はすごく怒ったんですよね。
NIFTY-Serve大同窓会が開催、「秀丸シリーズはピーク時年1億円超えた」
ニフティは2012年8月20日から22日までの3日間、都内で同社がかつて（1987～2006年）提供していたパソコン通信サービス「NIFTY-Serve」のサービス提供開始から25周年を記念するイベント「NIFTY-Serve大同窓会」を開催している（写真1、関連記事1、関連記事2）。 初日となる20日夜の「第1夜」は“やっぱりパソ通が好き。パソ通マニアが一挙集結”と題して、NIFTY-Serveと縁の深い有名シェアウエア作者らによるトークイベントや、人気フォーラムのシスオペ（SYSOP）による当時の思い出語り、パソコン通信に関連する80～90年代の懐かしいデバイス類の展示（写真2、写真3）および参加者による懇親会などが実施された。
Bayes 法による系統解析―原理
最近ではベイズ法を用いて（MrBayes を用いて）系統解析を行う論文も大分増えており， 方法論としてはほぼ定着した感があります。 しかしその原理や考え方についてはあまり広く理解されていないようでもあります。 そこで，筆者が幾つかの文献や資料を読んで理解した範囲で，その考え方を紹介しておきたいと思います。 筆者は数学（統計学）を専門にしているわけではありませんので，数学的に厳密な解説ではないかもしれませんが， その程度の解説と思って読んでいただければいいと思います。 正確・詳細な解説については末尾の参考文献・サイトを当たってみてください。 なお，間違いなどがありましたら，ご指摘のほどよろしくお願い致します。 ベイズの事後確率（Bayesian posterior probability）が最大となるような系統樹を求める方法です。 これは最尤法が尤度が最大となるような系統樹を求める方法である
マルコフ連鎖モンテカルロ法 - Wikipedia
出典は列挙するだけでなく、脚注などを用いてどの記述の情報源であるかを明記してください。記事の信頼性向上にご協力をお願いいたします。（2016年3月） マルコフ連鎖モンテカルロ法（マルコフれんさモンテカルロほう、英: Markov chain Monte Carlo methods、通称MCMC）とは、求める確率分布を均衡分布として持つマルコフ連鎖を作成することによって確率分布のサンプリングを行う種々のアルゴリズムの総称である。具体的には、同時事後分布に従う乱数を継時的に生成する。代表的なMCMCとしてメトロポリス・ヘイスティングス法やギブスサンプリングがある。 MCMCで充分に多くの回数の試行を行った後のマルコフ連鎖の状態は求める目標分布の標本として用いられる。試行の回数を増やすとともにサンプルの品質も向上する。 求められる特性を持つマルコフ連鎖を作成することは通常難しくない。問題は許容で
データ学習アルゴリズム - 共立出版
「学習するとはどのようなことか」についての研究は、データを手にして実世界を見つめようとする人々の助けとなっていることはもちろん、数理科学や物理学とも密接な関係を持ちながら、大きな発展を遂げつつあります。 本書は、情報・数理分野における「学習」という概念に初めて出会う人のために、基礎的な事項をわかりやすく紹介しています。予備知識としては線形代数と微分積分の初歩で十分であり、実データを扱った経験も必要としません。また、本書を読みこなす上で必要となる確率・統計の基本的知識は最終章にまとめられています。したがいまして、他の文献を改めて調べるというようなことは無用です。 さらに、各章・各節が独立に読める構成になっていますので、読者が興味を持たれる個所から自由に読み進むことができるのも、大きな特長です。 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 1.3 確率と推論 1.4 確率
NFCとAndroidスマホによる街コン支援システム、ブリリアントが提供
ブリリアントサービスは2012年8月20日、NFC対応Android端末とクラウドを組み合せた街コン向けシステム「NFCで街コンつく～る（NFC街コン）」のサービスを開始したと発表した。 「街コン」は、参加者が商店街の飲食店を回り、出会いを楽しむイベント。街おこしイベントとして地方の商店街などが開催している。「今や全国都道府県で一斉に広がったこの活動モデルでは、参加者の顧客情報を取り扱う情報管理の不十分という課題や、また、一部の店舗への参加者の偏りによるイベント当日の各店舗の混雑状況の平準化などの課題も存在している」（ブリリアントサービス）。 「NFC街コン」では、参加者情報をクラウド管理、NFCで入退店情報を取得することにより、リアルタイムで人の流れを把握できる。具体的にはイベントスタッフが持つAndroidスマートフォンで、参加者のICチップ付きリストバンドをタッチすることで入退店をチ
CEマーク - Wikipedia
CEマーク 携帯電話充電器でのマーク例 CEマークは、商品がすべてのEU（欧州連合）加盟国の基準を満たすものに付けられる基準適合マーク。また、それらを表示することをCEマーキングという。 CEマーキングとは[編集] EUの法律で定められた安全性能基準を満たすことで製品上にCEマークを表示することができる。 1993年にスタートしたこの制度は、法的枠組みを改善しながら現行されている制度であり、CEマーキングを行っている製品は、「EU加盟国27カ国」+「EFTA加盟国4ヵ国」の合わせて31ヵ国で自由流通することが可能である[1]。 2020年1月31日、イギリスがEUを離脱したため、現在のEU加盟国は27カ国[2]。 CEマーキングを行うためには、製品毎に該当するEU法令を調査・確認し、製品に該当するEU指令に適合していることを証明していく必要がある。 例えば、製品が電気を伴う産業機械であった
素朴な疑問！iPhoneの背面にあるシンボルは何？ | ロケットニュース24
iPhoneユーザーであれば、背面にプリントされた記号や数字、はたまた絵文字のようなシンボルにどのような意味があるか一度は疑問に思ったことはないだろうか？ それらのシンボルの一部は通信機器共通の用途があるものもあれば、アップル社独自の記号もある。iPhoneユーザーでなくともガジェット好きな人ならば、それらの記号が意味するもに興味があるのではないか。博識をつけるためにもその記号の意味を知っていても損はない。 ■FCCマーク アルファベットの大文字FとC、Cの中にはさらに小さなCが含まれている。この記号は、米連邦通信委員会（FCC）の認可を取得しているマークである。そして、このFCCマークがなければ米国において情報通信機器を販売することは許されていない。 かつての日本には、米FCCに相当する機関として電波監理委員会が存在したが、1952年、その役割は当時の郵政省（現総務省）に移管された。その
Basilの息子｜UIPageControlの使い方
最近始めて知りました。 そうです。UIPageControlの使い方です。 【今までの勘違い】 ・UIPageControlだけでページングは実装できる ・UIPageControlに数枚のviewを乗せることによってページングが可能となる 【今回わかったこと】 ・ページングはUIScrollViewにて実装する ・UIPageControlは各ページviewとは別物で、ただのページ（ページ数・現在ページ）である ・UIScrollViewとUIPageControlを紐付けてあげることで、わかりやすいページングが実装できる iPhoneのホーム画面を見ていると、どうしても各ページとその下のページを示す点はもともと関連があるものだと思えてしまうのですが、そうではなかったようです。 以下、試しに書いたサンプルソース。 PageControlBaseView.h #import <UIKit/
Cocoaの日々: UIScrollView - フリックで画像（ページ）をめくる
画像はここから拝借した。 夜景 - フリー写真素材（無料壁紙画像）Futta.NET 実装 まずスクロール対象のビューを用意する。これは前回のコード（ImageView）をそのまま流用して単純に８枚の画像を横にならべてみた (全体で 2560x460ピクセル)。 [前回] Cocoaの日々: UIScrollView - サムネイル画像を並べて指でスクロールさせる UIScrolViewの設定も基本的には前回と同じ。今回はこれに Paging設定を追加する。 self.scrollView.contentSize = imageView.bounds.size; // ビューのサイズを指定 [self.scrollView addSubview:imageView]; // ビューの追加 // new stuffs self.scrollView.pagingEnabled = YES;
Cocoaの日々: UIScrollView - サムネイル画像を並べて指でスクロールさせる
UIScrollView について直接使ったことが無いので調べてみた。 情報＆サンプル iPhone OS Reference Library に解説とサンプルがある。 UIScrollView解説 Scroll View Programming Guide for iPhone OS スクロールサンプル Scrolling ２種類の UIScrollView を使ったサンプルプログラム。 サンプルは基本的なところが押さえられているので参考になる。 ポイント UIScrollView を使うのは簡単で次の２つをやるだけでいい。 1. UIScrollView.contentSize にスクロール対象ビューの全体の大きさを設定する 2. スクロール対象ビューを UIScrollView へ追加する 検証 解説とサンプルを参考にして簡単なプログラムを組んでみた。複数の画像を横へ並べてスクロール
Cocoaの日々: 簡易スライドビューア [13] UIPageControl を追加
iOS/iPhone/iPad/MacOSX プログラミング, Objective-C, Cocoaなど 追加自体は簡単で UIPageControl のインスタンスを作成し、表示したい UIViewに追加するだけ。 // setup page control CGRect pageControlFrame = CGRectMake( 0, self.bounds.size.height-DEFAULT_MARGIN_HEIGHT, self.bounds.size.width, DEFAULT_MARGIN_HEIGHT); self.pageControl = [[[UIPageControl alloc] initWithFrame:pageControlFrame] autorelease]; self.pageControl.autoresizingMask = UIViewAu
![Cocoaの日々: 簡易スライドビューア [13] UIPageControl を追加](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/95b7c8ac2f11e788f0d3b70ca4b16743b0533b83/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2F4.bp.blogspot.com%2F_ZoUhefzk0CI%2FTLVEJPWEA0I%2FAAAAAAAAFhc%2F7UssKp0-4FY%2Fs1600%2F101013-0004.png)
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storyboardとは (objective-c) - iOS Developerの道 ( Objective-C )
Storyboardは、画面レイアウトと画面間の遷移を管理するためにXcode4.2から導入されたUIビルダーです。
十分統計量が少しわかった気がするのでメモ
PRML読んでて出て来たけど、詳しく説明されてない（気がする）ので分からなかった。ベイズのあたりも分からないので、現実逃避（笑）のために調べてみた。当たり前すぎる事ばかりで晒すのが恥ずかしい気もするｗ 十分統計量について分かった事： （パラメトリックな）確率分布を仮定している。 その分布の確率変数のみを引数にとる関数である。 この関数さえ分かれば、確率分布を再構成出来る。 十分統計量「確率変数のみを引数にとる関数」であれば何でも良い（例えば定数倍もOK）。名前から何か不変量かと思っていたけど、ようするに関数なんだなこれは。 求めた十分統計量から確率分布のパラメタへの変換があれば、以下の順番で確率分布を再構成出来る。 サンプルから十分統計量を求める。 さっきの言い方と少し矛盾。十分統計量はサンプルを引数にとる関数なので。サンプルに対する十分統計量とでも言うべき？ パラメタを求める。（普通はパ
指数関数族、十分統計量 - ryamadaの遺伝学・遺伝統計学メモ
共役事前分布なるものが存在し、それによって、事前確率→事後確率→事前確率→事後確率→・・・というプロセスを単純に取り扱うことができることを示した。この事前確率・事後確率はベイズの考え方であるが、このベイズの考え方が、ベータ関数・ディリクレ関数に代表される関数群で有用であるということを意味する。このベイズの考え方で有用であるという性格は、これらの関数が指数関数族と呼ばれる関数タイプに属し、それらの式の形が、十分統計量という考え方と合致していることをこの記事では記す。 多変量ベクトルがある。同じ次元の多変量ベクトルがある。確率がであるような事象で、なる観測度数が得られる確率を考える。を条件として、はとの関数として表され、その式表現が指数関数を用いて、次のように書けるとき、その関数を指数関数族に属すると言う。 についての非減少関数が存在し、そのについての増分が指数関数を用いて、次のように表せるよ
Sufficient statistic - Wikipedia
In statistics, a statistic is sufficient with respect to a statistical model and its associated unknown parameter if "no other statistic that can be calculated from the same sample provides any additional information as to the value of the parameter".[1] In particular, a statistic is sufficient for a family of probability distributions if the sample from which it is calculated gives no additional
十分統計量 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "十分統計量" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2015年9月） 十分統計量（じゅうぶんとうけいりょう）とは、十分性を持つ統計量を指す。統計量が十分性を持つ、また十分であるとは、その統計量が下記の性質を満たすことを指す。 ある統計データに対し、それが従う確率分布を示す母数 θ に対応するその統計量の値が決められた条件下で、データが出現する条件付き確率分布が、もはやθ にはよらない。 直感的にいうと、「母数θ（直接は求められず、推定しかできない）に対する十分統計量は、θ の統計学的推定に関する限り、データから得られる情報を漏らさ
統計量 - Wikipedia
統計量（とうけいりょう）とは、統計学において、一組の標本データに、目的に応じた統計学的なアルゴリズム（関数）を適用し得た、データの特徴を要約した数値を指す。なお十分性をもつ統計量を十分統計量と呼ぶ。日本産業規格では「確率変数だけで規定された関数」[1]と定義している。 概念[編集] 例えば簡単な統計量の一例として算術平均を計算する際には、全てのデータ数値を合計しデータ数値の数で割るというアルゴリズムを用いる。 統計学的には、対象とするデータは母集団から抽出される標本であり、標本から直接算出される統計量は観測（観察）できるランダム変数の一種であり、標本の性質を表現する数値である。普通は母集団を母数（観測できない）によって特徴づけられる確率分布として仮定し、そこからあるサイズの標本をランダムに抽出するものとする。 母数の値、例えば全国の25歳の男性の身長の平均は観測できないが、それに対応する統
自殺を思いとどまらせる即効性抜群の点鼻式スプレーが開発され話題に | IRORIO（イロリオ） - 海外ニュース・国内ニュースで井戸端会議
インディアナ大学医学部の研究者がこの度、アメリカ軍から表彰を受けた。理由は、自殺願望を抑制するスプレー式点鼻薬を開発したためだ。 悲しいことに、2012年のアメリカ軍の自殺者数は116人にも上り、過去最多を記録してしまった。このためアメリカ軍は自殺対策に早急に取り組む必要があったのだ。 このスプレーには甲状腺刺激ホルモン放出ホルモン(TRH)といって、陶酔感をもたらしたり、気持ちの鎮静効果、抗うつ効果のある物質が入っている。TRHは過去に、うつ病や双極性障害の治療などに使われていた。しかし、錠剤や血液中への注射などの形態では効果が望めないため、脊椎注射によってのみ使用されている状態だった。せっかく良い効果をもたらすTRHだが、性質上、そのような手のかかる方法でしか使えなかったのである。そのため、TRHをもっと手軽に使えるようにする方法が模索されていた。 今回の開発によって、TRHがスプレー
「犠牲者」にならないための護身トレーニング
二年ほど前に娘がニューヨーク市にある大学に行きたいと言ったとき、私のリアクションは、「だって、危ないじゃない！」というものでした。けれども、娘は、「ニューヨーク市は、最近とても安全になっているのよ」と平然としたものです。 ニューヨーク市に住んでいたことがある夫の対応は、もっと冷静で実用的なものでした。 「田舎であろうが、都会であろうが、一人暮らしの若い女性への危険は存在する。親がその危険からずっと守ってやることは不可能なのだから、危険をいかに回避するのか、危険に遭遇したときにどう対応するのか、それを教えてやることのほうが重要だ」と言い、護身クラスを受けることを大学進学の条件にしました。 Erin Weedの紹介で見つけたIMPACT Boston。障害者をエンパワーするためのTriangleという非営利団体の補助機関で、受講者の半数近くが、ドメスティックバイオレンスやレイプなどのトラウマの
「船から落ちて泳いだ先が魚釣島」上陸の地方議員
尖閣諸島の魚釣島に19日朝に上陸した地方議員らが記者会見し、「尖閣諸島を中国に渡してはならない」と訴えました。 尖閣諸島に上陸した小嶋吉浩取手市議：「国民の一人として許せないので参加しました。あえて上陸することで日本人の志を示したと思っています。日本は尖閣を中国の手に渡してはならないという心意気を、全国に発信できたら成功と言える」 尖閣諸島に上陸した田中ゆうたろう杉並区議：「風にあおられまして、船から落ちてしまいまして、無我夢中で泳いだ先が魚釣島だった。たどり着いた時は非常に運が良かったなという思いもありますけども、まあそういったことです」 上陸した地方議員は、このほかに東京都議会議員、東京の荒川区議会議員、兵庫県議会議員の合わせて5人です。ほかに市民団体のメンバーなど合わせて10人が上陸しました。10人は午前8時ごろ、乗っていた船から海に飛び込み、泳いで魚釣島に上陸しました。島では
Machine Learning修了証頂きました + 8/20開講のお知らせ - naoya_t@hatenablog
CourseraのMachine Learningのクラス（Andrew Ng先生; Stanford）が、また今日8/20から開講されます。所要10週間です。 PRML読みの皆さん、何度時間遡行を繰り返してもワルプルムルの夜が倒せない皆さん、機械学習に関心のある皆さんetc. あとcoursera未体験の人も、ぜひ参加してみてください！ 講義ビデオは英語です（英語字幕可; スピード調整可）。プログラミング演習の言語はOctaveです。 参加を決めるにあたって参考になるかもしれない記事とか： Coursera始めてみた Coursera受講レポート的なもの シラバス、というか個人的講義消化シート 所定のカリキュラムをこなすと こんな修了証（PDF）がもらえます。（↑今日届きました。これで3枚目） ps. このマスコットキャラクターのTシャツが欲しい、的な書き込みがフォーラムにあったけどその
博士論文の執筆で役に立ったソフトウェア
Paris, France一年以上放置になっていたブログですが、昨年末に博士号を取れたので、ゆっくり再開しようかと思います。久しぶりのエントリでは博士論文を書くときに使ったソフトウェア達を紹介します。紹介するソフトウェアには論文執筆用、文献管理用、図編集用、英語支援などです。執筆はMACで行っていましたが、論文執筆用、文献管理用のソフトウェアはWindowsやLinuxでも使えるものもあります。 論文執筆用ソフトウェア（Lyx, TeXnicle）論文の執筆にはLatexを使う人が多いと思いますが、論文執筆用のソフトウェアはLyx（Mac/Win/Linux用、無料）を使いました。Lyxは論文PDFを生成するときには裏でLatexの処理が行われて、Latexと同じ質のPDFを得られる上、Latexフォーマットを直接編集するよりユーザーフレンドリーになっています。さらに、Lyxの編集ではLa
プロトタイプは息をするように作れ
中田はジダンのことを「まるで息をしているかのようにプレーをする」と表現した用に、プロにとって、それは仕事ではなく生き方。 イチローは野球が生活で、明石家さんまさんは息を吐く時には必ず声が出ているといっていいほど、自然に仕事をしている。 だからきっとデザインプロジェクトに従事している人にとってプロトタイプは、そのくらいの重さでなくてはならないのかな、と考えることがあった。 ME310 のプロジェクトでデザイン思考を学んでいる際、アサイメントの終わりはドキュメントを書くこともしくはプロトタイプを作ることのどちらかが多かった。ある意味プロトタイプを作成すること対して構えてしまって、プロトタイプを作るとなったときに山登りでも始めるかのように準備して準備してつくっていたような感覚がある。 昔プロトタイプは状況に応じて時にラフに、時に詳細に で述べたIDEO のプロトタイプの例とかが正にその例だと思う
IA Basic Learning Kitを公開しました - kamihira_log
IA Basic learning kitとは Webにおける情報設計（インフォメーションアーキテクチャ）についての基礎的な考え方を学ぶことを目的とした教材です。ワークショップ形式でみんなで考えながら進めていくことができます。もともと僕が担当しているネットワーク情報学部の２年生向けの演習用教材として開発したものですが、広く一般の人や他大学の学生さん達にも利用してもらえるように新しくまとめ直しました。 内容に関しては、坂本貴史さん（株式会社ネットイヤーグループ UXデザイナー / IA Thinking 著者）に専門的視点で監修して戴きましたので、数少ないIA系の初学者向け教材として使えるレベルになっていると思います。 ここからPDFをダウンロードできます。 印刷してご利用ください。 キットの中身について ある観光地のキャンプ場を題材に、予めカード化してある素材（コンテンツカード）を机の上
「ファブレスになっただけでは儲からない」、ザインとQualcommから成功への要件を聞いた
かつてIDM（integrated device manufacturer）であることを強みとしていた国内半導体メーカー。それも今は昔。最近では、コスト削減のために、ファブライト化やファブレス化を推し進めている。当たり前だが、ファブレスになったからといって、それだけで成功が約束されるわけではない。成功には何が必要なのか。日本と米国のファブレス大手である、ザインエレクトロニクスと米Qualcomm, Inc.（クワルコムジャパン）それぞれの講演で、複数の成功への要件を聞くことができた。 両社の講演は共に、「Fabless時代のDFMセミナー」（メンター・グラフィックス・ジャパンが2012年8月3日に東京で開催）で行われた。以下、それぞれの講演のポイントを紹介する。最初にザインエレクトロニクス。ディスプレイ周りの高速インタフェースLSIに強い同社は、国内ファブレス半導体メーカーの代表と言える存
時系列分析 ３
目次 時系列分析 ３ 白色雑音 白色雑音 自己回帰モデル（AR Model) 自己回帰モデル（AR Model) 自己共分散関数 Yule-Walker方程式の導出 自己共分散関数の求め方 ARモデルとスペクトル スペクトル（m=1の場合） スペクトル（m=1の場合） スペクトル（一般の場合） ARモデルの推定 PPT Slide PPT Slide ARモデルによる予測 予測誤差の性質 長期予測 長期予測の誤差 例： 長期予測 次数選択の問題 FPEによる次数選択 FPE 情報量規準（AIC) ARMAモデル ARIMAモデル SARIMAモデル シミュレーション 一様乱数の作り方 いろいろな乱数の作り方 PPT Slide ARモデルによるシミュレーション 多変量AR(MAR,VAR)モデル 使用データ 金融政策の分析とシミュレーション ー 時系列モデルによる分析・予測・制御 － PP
arma and arch
メールマガジン（経済用語解説） メールマガジン全体の目次 最近号のメールマガジン 第65回 時系列分析 共和分(コインテグレーション) 第63回 金融リテラシー 第62回 経済基礎数学(マクロ経済学編) 等比数列 第61回 インフレーション・ターゲティング 第60回 マイナス金利 第59回 チャート分析 第58回 ランダムウォーク 第64回 時系列分析 ARMAとARCH[top] 2003年12月16日更新 2003年11月07日発行 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 国経館 時系列分析 ＡＲＭＡとＡＲＣＨ メールマガジン No.123 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ みなさん，こんにちは．笹山です． このメールマガジンは国際経済学科のメールマガジン「国経館」の１つとして， 国際経済学科のすべての学生に配
GNOEM: Gauss Net with On-line EM algorithm - masatoi’s blog
正規化ガウス関数ネットワーク(Normalized Gaussian Networks)は正規分布による線形回帰ユニットを組み合わせて非線形回帰をするモデルだ。論文によってはほとんど同じモデルが確率的ニューラルネットワークと呼ばれていることもある。修士のときにこの論文(On-line EM Algorithm for the Normalized Gaussian Network http://www.mitpressjournals.org/doi/abs/10.1162/089976600300015853)のアルゴリズムを実装をしたことがある。このプログラムを再び使う機会があったので、ついでにASDFでパッケージ化してgithubに公開してみた。SBCL 1.0.34 (FreeBSD 8.0 Release/amd64)で動作確認している。 http://github.com/ma
混合ガウス分布の変分下界の計算式 - 木曜不足
やっぱりまじめに実装して確認しないと、ということで PRML 10.2.2 の変分下界の膨大な式、つまり (10.71)+(10.72)+(10.73)+(10.74)-(10.75)-(10.76)-(10.77) を変形＆整理していったら、打ち消しあって消えて消えて、残ったのはたったこれだけ。 \tilde{π} や \tilde{Λ} が消えただけでもすごいすごい、と思っていたが、二次形式を計算していったら W_k^{-1} が出てきて W_k と積を取って消えて、さらにそのトレースから出てきた D も H[Λ_k] の中の ν_k D/2 と打ち消しあって、消えた。 さすがにここまでうまくいくと(しかも式の形がやたらきれい)、何か間違っているんじゃあないかと不安になってきたので、晒してみる。 【追記】実装してみた。 http://github.com/shuyo/iir/blob/
十分統計量(sufficient statistics) - EchizenBlog-Zwei
最尤推定やEMアルゴリズムでは十分統計量(sufficient statistics)という概念が出てくる。特にEMアルゴリズムを実装する場合には十分統計量という考えを知っておいた方が良い。というわけで十分統計量についてメモしておく。 例えば入力データの平均値を計算する場合、perlで以下のように書ける。 my @a; while (<>) { push(@a, int($_)); } my $s = 0; foreach (@a) { $s += $_; } print $s / @a;このコードは非効率な点がある。何故なら平均値を計算するには入力データの合計値があれば十分なので、入力データが与えられる度に$sに値を足し込んでいけばよく、一度全データを配列@aに持たせる必要はない。つまり my $s = 0; my $z = 0; while (<>) { $s += int($_);
オンラインEM(OnlineEM)論文 - EchizenBlog-Zwei
オンラインEMアルゴリズムの論文を読んだ。というか結構前に読んでいたのだが、何かと忙しくて記事にするのを忘れていた。そろそろ私の頭からも消えかかっていたので忘れないうちにメモ。 Online EM for Unsupervised Models オンラインEM(OnlineEM)はEMアルゴリズムのオンライン版。オンラインアルゴリズムとはデータ全体をメモリに乗せずに、データを一件ずつ使ってパラメータを順次更新していく方法。なので一般にオンラインアルゴリズムではメモリ効率が良くなる。 しかしオンラインEMの場合は状況が異なる。EMアルゴリズムではパラメータ推定の際に十分統計量とよばれる値を保持しておけばよく、そもそもデータ全体を保持する必要がない。 では何が嬉しいのか、というとオンラインEMは通常のEMに比べて収束が早いという点。ただ論文の実験結果をみると、精度では本来のEMには及ばないみた
多次元混合ガウス分布での incremental EM 更新式 - 木曜不足
計算してみた。 が、Σの式、ちょっと自信がないから実装する前に晒しとく。 [2010/03/15] Σの更新式が間違っていたので訂正(今度も絶対あってる自信はないが) x_m について更新するとき、 E step M step とおくと
ラプラス分布 - Wikipedia
ラプラス分布（ラプラスぶんぷ、英: Laplace distribution）は連続確率分布の一つで、二重指数分布（英: double exponential distribution）、両側指数分布とも呼ばれる。ラプラス変換で有名なフランスの数学者ピエール＝シモン・ラプラスによって名付けられた。 定義と性質[編集] 確率変数を実数 x (−∞ < x < ∞) とするときのラプラス分布の確率密度関数は以下の式で定義される。 位置母数（英語版） 、尺度母数（英語版） について、 累積分布関数は 期待値は μ、分散は 2b2 である。歪度は 0、尖度は 3 である。 サンプリング[編集] ラプラス分布の標本は以下の手法でランダムサンプリングできる。 逆関数法[編集] ラプラス分布は逆関数法を用いることで一様分布からランダムサンプリングできる。 累積分布関数 の逆関数は を用いて次のように表さ
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GitHub - masatoi/gnoem: normalized Gaussian Networks with On-line EM algorithm
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