Google ドキュメントが数式の入力に対応 | 気ままな宇宙人
Google ドキュメントとknolに数式入力の機能が追加されました。 Google Documentsで"挿入"→"数式"とすると、数式エディタが追加されています。 数式エディタではTexの数式を打つようにすると計算式が入力されます。 ただ、これだけだと初めてTex形式で数式の改行や複雑な数式の入力などをする人にとっては入力の仕方が分からないとおもうのでヘルプ:数式の書き方-Wikimediaのページに載っているものが分かりやすいので参考にするとよいでしょう。 数式エディタで気をつける点Google Documentsの数式エディタを使って入力する際には以下の点に注意するといいかもしれません。 使ってみればわかると思いますが数式エディタ内では、入力している文字の改行をすることができません。メモ帳やその他の数式エディタなどを使ってコードを書いてからコピペすると改行が反映されるのでよいでしょ
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論文紹介は八百屋で野菜を売るようなもの - 武蔵野日記
今日は id:smly くんによる論文紹介。週末大学が新しい研究棟を作るために全学停電になってしまうので、最後駆け足になってしまったが、きちんと消化して読んでいてすごいなぁ、と思う。すでに博士の学生くらいの貫禄ある……(入学した当初からそうだったかもしれないけど(笑)) 同じく DMLA 組(データマイニングと機械学習とリンク解析に関する勉強会)の M1 の人としては、id:tettsyun くんも先週進捗報告していて、しっかり研究していてさすがだな、と思う。manab-ki くんと一緒にあーだこーだ言いながら論文読んだりしていて、楽しそうである。 翻って自分のことを考えてみると、自分が論文の読み方、特に勉強会でどの論文を紹介すればいいかという勘所が分かってきたのは、つい最近のことである。少なくとも、Microsoft Research に行って帰ってくる前は分かっていなかった。重要な点と
回帰のための能動学習と自然言語処理 - 武蔵野日記
東工大の杉山さんが「回帰のための能動学習」というテーマで講演してくれた。先月東工大の自然言語処理合同研究会でも杉山さんのトークを聞いたが、そちらは確率密度比に関する内容で、それとは被っていなかったので参考になる。 能動学習(active learning)というと、人手によるタグづけの手間を減らすために用いられる手法で、前提としてタグづけやサンプルの採取にとてもコスト(時間なりお金なり熟練なり)がかかるとき、いかにして少ないサンプルで機械学習するか、というようなことができる手法。自然言語処理では、たとえば最初いくらかの分量のデータをタグづけし、それから教師あり学習をして自動タグづけモデルを作成し、残りのタグなしデータに適用する。出てきた出力のうち、確信度の高いものはたぶん正解だろうからおいといて、確信度の低いものは現在のモデルで間違えている可能性が高いサンプルなので、これを人に見せてタグづ
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