私訳「暫定的 NumPy チュートリアル」 - naoya_t@hatenablog
# 原文：http://www.scipy.org/Tentative_NumPy_Tutorial このチュートリアルを読む前に、Pythonについてちょっとは知っているべきだ。記憶をリフレッシュしたいと思うなら、Pythonチュートリアルを見てくるがいい。 このチュートリアルに出てくる例を試したいなら、あなたのPCに少なくとも Python NumPy はインストールされているべきで、他に入ってると便利なのは： ipython は拡張されたインタラクティブなPythonシェルで、NumPyの機能を探検するのにとても便利 matplotlib があると図表の描画が可能になる SciPy はNumPyの上で動く科学計算ルーチンを沢山用意してくれる 基礎 NumPy の主要なオブジェクトは、同じ型（普通は数）の要素のみから成り、正の整数のタプルで添字付けされた、均質なテーブル（というか多次元
Graphvizで描いたグラフをGIFアニメにする - 赤黒木を例に - naoya_t@hatenablog
皆さんの脳内でも赤西仁×黒木メイサが2-3-4木でいうところの3-節として内部表現されていることと存じますが、今日は赤黒木を題材にGraphvizで描いたグラフをGIFアニメにしてみたいと思います。というか単なる Graphviz入門です。 いきなりGraphvizの本家ドキュメント（英語）だけ眺めててもさっぱり分からないのでGraphvizチュートリアルとかdotを使ったグラフ描画(PDF)とかお勧めします。Graphvizに関する日本語の情報ってあまり多くない気がします。 デフォルト設定だと縦方向に間延びしたグラフが出来上がってくるので、ranksep とか nodesep を納得のいく値に調整しましょう。 あと、binary treeはノードの位置関係（左右）が重要だったりしますが放っておくと勝手に位置を差し替えられてしまうことがあるので注意が必要です。（ordering = out
Metropolis-Hastingsアルゴリズム／PRML図11.9の再現 - naoya_t@hatenablog
（このエントリはQiitaで12/1より開催中のMachine Learning Advent Calendar 2012の1日目の記事「Metropolis-Hastingsアルゴリズム」の転載です） ご挨拶 今日から始まりました Machine Learning Advent Calendar 2012 幹事の @naoya_t です。 このアドベント・カレンダーの記事内容は、パターン認識・機械学習・自然言語処理・データマイニング等、データサイエンスに関する事でしたら何でもOKです。テーマに沿っていれば分量は問いません。（PRMLの読んだ箇所のまとめ、実装してみた、論文紹介、数式展開、etc.） 執筆する皆さんも読むだけの皆さんも共に楽しみましょう！ さて本題 いまPRML11章を読んでるので11章から何か。 明日のyag_aysさんがMCMCあたりと宣言されているので内容がもしかした
カーネル法とガウス過程（PRML下巻 第6章） - naoya_t@hatenablog
「ガウス過程」- PRML §6.4 ３年前、本レーンでこの辺りを読んだ頃には線形代数力が弱すぎて、というか行列式と式展開から何もイメージがつかめなくて、皆さんの空中戦発表を聞きながら式を書き写してるだけ、みたいな感じだったのを覚えている。あたかも理解できてるような事を喋れていれば「中国語の部屋」的アナロジーが使えるのだけれどそれにも到底及ばないような。 PRML読書会も３周目にもなると、突如PRMLが日本語で書いてあるように読めるようになる瞬間がある（実話）。※１周目、遅くとも２周目でそれが来ていれば復々習レーンは無かった。 とかちょっと前置きをしてみたのだけれど、本質的にこれは「グラフ描きたいだけのエントリ」である。 PRML読んでて一番楽しいのは図表の再現プログラムを書くこと— naoya tさん (@naoya_t) 11月 12, 2012 だから仕方がない。 本題に入ろう。 そ
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
html5slides + MathJax ｲｲﾈ!! - naoya_t@hatenablog
先日のPRML復々習レーン#4で、発表資料の中の数式をどうしてるかという話題（というかyoukiさんのMS OfficeステマLT）で盛り上がったのですが、html5slides 上で使える良い数式生成ツールないかな、と思ってMathML界隈を調べてたら MathJax というのがありました。 MathJax - Beautiful math in all browsers ちょっと使ってみた感じ → html5slides + MathJax これは良さげなので、次の発表の時にでも使ってみようかと思います。 参考 MathJaxの使い方 (くろきげん) MathJax の導入試験 (後藤さん)
Pythonで数値積分 〜フーリエ級数展開を例に、てかscipy.integrate.quad()かわいいよscipy.integrate.quad() - naoya_t@hatenablog
はいはいまたグラフ描きたいだけのエントリですよ。てか数値積分が簡単に出来ちゃうSciPy(・∀・)ｲｲﾈ!! が from scipy.integrate import quad y, abserr = quad(f, a, b)で計算できちゃうのです。（y が積分値、abserrは推定誤差の絶対値） 基礎編 → を期待。 # -*- coding: utf-8 -*- from scipy.integrate import quad y, abserr = quad(lambda x:x*x*x, 0, 2) print "∫_0^2 x^3 dx = %g ± %g" % (y, abserr)→ ∫_0^2 x^3 dx = 4 ± 4.44089e-14 正解。推定誤差も小さい。 相手はSciPy様なので人間に正解とか言われてもおそらくあれですね。 → を期待。 # -*- cod
naoya_t@hatenablog
codingcompetitions.withgoogle.com 2022/5/14 23:00-25:30JST 779位（終了時781位）で初のRound 3進出＆TシャツGET！！ 続きを読む 第10回アルゴリズム実技検定(PAST) 競プロリハビリとAtCoder社へのお布施のためにと思って受験（自費）しました。 [通常受験] 2022/5/3 9:02-14:02 9時ちょうどに開始ボタンを押しましたがシリアルコードではなく注文IDを入力していたためエラーで仕切り直しとなりました。 とりあえず目標は現状維持(上級)とします。 （・・・試験内容に関する口外禁止期間中なので詳細は略・・・） 試験時間は5時間あるのですが、開始から3時間54分のところ（13時少し前）でまさかの全完してしまいました。 PASTは途中で全完しても開始から5時間経過するまで判定は出ないというムダ知識（トリビ
Coursera始めてみた - naoya_t@hatenablog
(see also: 今週のCoursera） せっかく関東に来てアレだけど勉強会に時間使うより coursera に時間使いたい— smlyさん (@smly) 4月 20, 2012 そんなに楽しいものがあるというのならちょっと見てみようと思ってですね Education for Everyone - Coursera 誰でもオンラインで大学教育が受けられる。 その手のものではOpenCourseWareが有名だけれど、どこを覗いてもあまり面白いなーと思うことがなかった。iTunes Uも同様。TechCrunch曰く「PDFを電子書籍だと言い張るような態度」とは言い得て妙である。 Courseraはどうだろう。トップページを見る限りでは Stanford University Princeton University University of Michigan University
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