RNN and LSTM - handong1587
Types of RNN 1) Plain Tanh Recurrent Nerual Networks 2) Gated Recurrent Neural Networks (GRU) 3) Long Short-Term Memory (LSTM) Tutorials The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks blog: http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/ Understanding LSTM Networks blog: http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ blog(zh): http://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29 A
git/githubのマイナーな便利コマンド - peroli Developer's Blog
2016 - 11 - 04 git/githubのマイナーな便利コマンド list Tweet はじめに 先日、社内勉強会でgit/ github の個人的に好きなコマンドについて発表しました。 弊社では github を使って開発を進めているため、聞いている人は基本的なコマンドについて理解しています。 その上で、あまり知らないであろうマイナーなコマンドについて発表しました。 今回はその発表の中から、いくつか社内で反響の大きかったものをピックアップしてお届けしようと思います。 (基本的な使い方については Atlassianさんの記事 https://www.atlassian.com/ja/git/tutorial/git-basics がわかりやすいと思います。) gitの便利な使い方 git rebase -i HEAD~[X] Pull Requestを作成する前にcommitを整
Bash on Ubuntu on Windowsを試したメモメモ - みことメモ
Windows 10 Redstone1がついに正式公開されました． アップデートの目玉はやっぱりBash on Ubuntu on Windowsではないでしょうか．個人的に一番楽しみにしていたアップデートでしたのでいろいろと試してみたメモを書いておきます． まず設定すること tabキーの補完などを行う時に毎回Windowsが音を鳴らすので煩い →Windowsの音量ミキサーを開いてConsole Window HOstだけミュート設定にする 追記(@ 2016/10/29) vim ~/.inputrc #~/.inputrc内 set bell-style none を書くことで設定読み直し後に音が消えるようになります(上のミキサーの設定は不要) VNCServerでGUI Qiitaの記事を参考に設定． 工夫したこと：日本語フォントが入ってなくて文字化けしたので以下をインストール
【コピペOK】Chart.jsで手軽にブログにグラフを埋め込もう
準備 WordPressなどファイルをアップロードできる場合はファイルをダウンロード、サーバーにアップロードして下さい。 はてなブログのようにファイルをアップロードできない場合はCDNが用意されているのでこちらを利用しましょう。 Chart.js - cdnjs.com - The best FOSS CDN for web related libraries to speed up your websites! グラフを埋め込みたいページに一度だけ以下のファイルを読み込みます。 chart.js base 後は埋め込みたいグラフのコードを貼り付けるだけで表示されます。 棒グラフ PV推移などに使える棒グラフ。はてなアクセス解析風でしょうか。 gist1c24cb9ef50b60c3898638809ed05c45 <canvas id="myChart1" width="400" hei
文房具をスッキリ使いやすく整理収納 - Rinのシンプル生活
2016 - 11 - 05 文房具をスッキリ使いやすく整理収納 整理収納 ダイニング ミニマリスト にはなれないけれど、モノを極力増やさないシンプルな暮らしを心がけています。 お片付け・断捨離・インテリア等を中心に日々の生活を綴っています。 今回は、我が家の文房具収納について記事にしたいと思います。 文房具収納 最近の文房具収納は、ダイニングテーブルに近い IKEA の引き出しと、キャビネットの引き出しの二か所に分けて収納しています。 IKEA の引き出し ダイニング脇にある木製の２段の引き出しです。 （過去記事より写真使いまわしです） 現在では、この形は廃盤になっているようです。 最初はもっと白っぽかったのですが、良い色になってきました。 こちらには頻繁に使う文房具を入れています。 私がこの収納に一番近い椅子に座っているので、色々と便利です。 書類の保管は、この引き出しの上です。 ヘビ
東京大学 杉山・本多研究室
東京大学 杉山・本多研究室：機械学習と統計的データ解析 機械学習の基礎理論の構築と実用的なアルゴリズムの開発，及び，実問題への応用研究を行っています [ English | Japanese ] 研究概要 教科書 機械学習のための確率と統計 イラストで学ぶ機械学習：最小二乗法による識別モデル学習を中心に 統計的機械学習 統計的学習の基礎：データマイニング・推論・予測 パターン認識と機械学習 強くなるロボティック・ゲームプレイヤーの作り方～実践で学ぶ強化学習 学習の種類 教師付き学習 教師なし学習 半教師付き学習 強化学習 機械学習の理論とアルゴリズム モデル選択 不偏モデル選択規準 正則化モデル選択規準 能動学習 単一のモデルに対する能動学習 複数のモデルに対する能動学習 追加学習／オンライン学習 次元削減 教師付き次元削減 半教師付き次元削減 教師無し次元削減 類似度データからの学習／カ
Rの密度比推定パッケージdensratioをPythonから利用する - Qiita
今回は２つのテーマが合わさった記事になっていまして、ひとつはPythonからRのパッケージを呼び出して利用する方法、もうひとつが密度比推定のRパッケージdensratioを使って異常検知をしてみる、という記事です。 Rはとても多くの統計手法のパッケージが公開されており(8000を超えてるとか)、PythonにはないものもRには存在したりするので、非常に魅力的です。しかし、Pythonに慣れている人は、データの前処理やグラフ描画は慣れ親しんだPythonで行いたいと考えてしまうのではないでしょうか？（自分のことです ）そんな人のために、PythonからRのパッケージを使う方法をご紹介します。 Pythonソースコードの全文はGitHubのココに置いてありますので、適宜ご利用ください。 環境 試した環境は下記です。MacとAnacondaで試しています。Anacondaを導入していれば特に準備
Twitterの投稿時間で類似度を計算してみた - 確率分布の類似度 - 唯物是真 @Scaled_Wurm
以前集合やベクトルの類似度の記事を書いたんですが、確率分布の類似度には触れていなかったのでついでに書きました ツイート時間分布の類似度を求める 今回はツイート時間ごとの頻度を正規化して、確率分布とみなして類似度を計算してみます 私のアカウント(以下mainと表記)に対して、私のもう一つのアカウント(以下subと表記)+私がリプライを送ってる数が多い(以下friendと表記)上位5人と比較します subがfriendよりも似た結果になることを期待しています 以下にツイート時間の分布(main + sub + friend 5人)を載せました ある程度似ていますが、人によってそこそこ形が違っていて、特に午前中の投稿時間の差は特徴的に見えます またfriend1の一人だけは大きく違った傾向を示しています 以下ではこれらが定量的にどれぐらい異なるのか類似度を計算して比較していきます グラフを描くの
仮想マシンを使った開発環境の簡単共有方法
社内勉強会で用いた資料。 開発環境と開発コードを共有するために，git, vagrant, chef, serverspecを利用します。Read less
コンテナで作る開発環境 (20161104 CodeIgniter Night)
LXDのすすめ (IDCFクラウド＆SoftLayer 合同Meetup！in つくば vol.2 with #さくらクラブ 発表資料)
Golang製DBマイグレーションツールgoose + MySQLを試してみた - Qiita
gooseとは Golang製のDBマイグレーションツール https://bitbucket.org/liamstask/goose/ なんでgoose？ プロジェクトのプログラムとは離した状態でマイグレーションを導入したかった。プロジェクトごとにマイグレーション手段が変わるのが嫌だったから。 SQLをそのまま書けるので学習コストが高くなさそう。 Golang製のツールを使ってみたかった。 導入まで 参考: http://enomotodev.github.io/post/use-goose/ goは導入済みとして $ goose goose is a database migration management system for Go projects. Usage: goose [options] <subcommand> [subcommand options] Options:
３次スプライン補間の概要とC++, Pythonサンプルコード - MyEnigma
3Dグラフィックスのための数学入門 クォータニオン・スプライン曲線の基礎posted with カエレバ郡山 彬,峯崎 俊哉,原 正雄 森北出版 2015-10-27 Amazonで探す楽天市場で探すYahooショッピングで探す 目次 目次 はじめに 各種スプラインにおける連続性 ３次スプライン補間とは？ 条件1 条件2 条件3 条件4 条件5 3次スプライン補間を手計算+pythonで解く 入力データ数が不定な場合の3次Spline補間 Pythonサンプルコード C++サンプルコード 3次スプラインにおける曲率の計算方法 x-y座標系における点群のスプライン補間 方位の計算方法 曲率の計算方法 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに 3次スプライン補間は、 計算がそこまで複雑ではなく、 また二次微分までの連続性が担保されているため、 様々な用途に利用されています。
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