なので、水色の面積(真陽性：病気の人を「病気」と判断)をなるべく大きくして、緑の面積（偽陽性：健康な人を「病気」と判断してしまう）を小さくすると、識別の性能が高いと言えます。 以上のデータからROC曲線を描くと下記のグラフになります。 これがどういうものかを、次項より説明していきます。 また、今回識別境界をx=27においていますが、これが良い境界であることは最初のグラフの２つの分布を引き算したグラフを描いてみるとわかります。正しい判定（水色面積：病気の人を病気と判断）を増やし、誤った判断（健康な人を病気と判断）を少なくするので、水色の面積は＋、緑色の面積はーとなります。水色から緑を引いた曲線を描き、左から順に識別境界を右にずらして考えると、x=27のところより右はマイナスにしかならないので、面積が最大のところは下記のとおりx=27のところということがわかります。 2. ROC曲線の書き方

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３日午後３時４０分頃、那覇市の沖縄県立高校のグラウンドで、やり投げの練習をしていた陸上部２年の男子生徒（１６）の投げたやり（長さ約２メートル）が、同部１年の女子生徒（１５）の左太ももに刺さった。 女子生徒の命に別条はなく、病院で治療後に帰宅した。県警豊見城署が原因を調べている。 発表によると、やりは女子生徒の左太ももを貫通していた。男子生徒は、女子生徒から約２０メートル離れた場所で練習をしていたという。

日付から曜日を取得する関数としてlubridate::wday() (days of the week)をよく使う。この関数は曜日を与えて実行し、デフォルトでは数値化した値(日曜日を起点 1とした1から7までの値)を返すが、label引数を有効化することで曜日のラベルが得られる。また省略形と正規の表現が選べる。 データフレームに含まれる日付の列から、曜日を求めて各曜日の集計値を求める、みたいなことをやる時などに便利だ。 library(lubridate) today() %>% wday(label = TRUE) ## [1] Tues ## Levels: Sun < Mon < Tues < Wed < Thurs < Fri < Sat library(dplyr) d <- data_frame(date = make_date(2017, 5, 1:31)) %>% muta

消防車がうどん屋にとまっていた話に関連して、ダンキンドーナツとアメリカの警察の話が話題になっていました。 ちなみにアメリカの「ダンキンドーナツ」というドーナツ屋チェーンでは、制服で来店した警察官はドーナツ無料という経営戦略を取っていて、それが店内及び周辺地域のの犯罪抑止に繋がっています。 そのお陰で画像検索するとドーナツをめっちゃ美味そうに食べる警察官の画像がめっちゃ出てくる。 pic.twitter.com/QRShXHLAj3 — 鰐軍曹 (@WANIGUNNSOU) 2017年4月27日 アメリカの「ダンキンドーナツ」では、警察官には無料でドーナツを配っている、というお話。 とはいうものの、どうもその話は都市伝説ではないか、というツイートも見かけました。 「ダンキンで警官は無料」という話、以前も聞いたことあるのだがどうも都市伝説臭くて実在を疑っている。英語で検索すると確定的なソースが

ディープラーニングでスリーサイズを予想 性やプライバシーの問題に対する姿勢 身体的特徴が、何らか数値化されるのは気分のいいものではありません。 しかし、実生活上、服を購入する際に、メジャーで測られるのは必須であり、私はこれがかなり苦手です。 知らない人に手で触れるのが苦手で、このプロセスを省略したいと考えています。 ディープラーニングでは素性を数値としてみなして四則演算などを計算できます（Seq2Seqで足し算引き算掛け算割り算ができる）。 こういう特性があることから、KPIの数値予想に使えることが想像できるかと思います。 実際、ドワンゴの研究ではイラストのユーザの閲覧数を深層学習で予想するなどを行っておりうまく行っているようです[1]。 数値化されて（もちろん、望まない限り行われないが原則）便利になる領域であれば、開拓する意義はあると考えています。 ※1. これは完全なる余暇を利用した完

前回 kujira16.hateblo.jp 問題設定 行ったのはHondaらのAISTATS 2014の論文 [1] の中の実験の追試で，報酬が , の正規分布に従うアームと , の正規分布に従うアームがそれぞれ1本ずつあるという設定の多腕バンディット問題です。 原理 最初にパラメータ を -1/2, 0, 1/2 あたりの値に設定します。 については後述します。 Thompson Samplingを始める前に，まずそれぞれのアームを 回引いておきます。このとき得られた報酬も個々のアームについて記録しておきます。 この後からは，個々のアーム についてStudentの 分布 から乱数を発生させ，最も大きい乱数が得られたアームを選択します。ここで はアーム を引いた回数， はアーム から得られた報酬の標本平均， はアーム から得られた報酬の標本標準偏差（Nで割るほう）です。 Studentの

鉛筆を転がして戦う、対戦型のアナログゲーム、登場ー。フェイトグランドオーダー　サモンペンシルサーヴァント

秋月電子で販売されている「S-5851A使用2ワイヤデジタル温度センサモジュール」 で計測した温度を「Ambient」に送信してグラフ化してみました。 はじめに ESP8266のスケッチの書き込み手順などは記載していません。初めて使用する場合は次の記事がおすすめです。 ESPr Developer ( ESP-WROOM-02 開発ボード )の使い方をザッと紹介 | mgo-tec電子工作 ESP8266, ESP-WROOM-02, ESPr Developer トラブルシューティングまとめ | mgo-tec電子工作 Ambientの登録手順などは記載していません。公式の手順を参考にしてください。 Ambientを使ってみる – Ambient 使用する物 S-5851A使用2ワイヤデジタル温度センサモジュール (秋月電子) ESPr Developer (スイッチサイエンス, Ama

技術的に難しい部分とか特に無いのでこちらで。 プランクの法則 Wikipediaで確認しよう。ちなみに英語版のほうが詳しいぞ。 プランクの法則 - Wikipedia あまりきちんと説明するとボロがでるのでいい加減に説明すると、暖かいものほど強い光を出して、暖かいものほど光の波長のピークが短波長側にずれるというやつだ。 よくあるプロット こういうのよく見かけるだろう。 この手のプロットだと英語版Wikipedia(Planck’s law - Wikipedia)にあるやつが割と好きだ。太陽の表面温度くらいの放射スペクトルがちょうど可視光になってるのがよく分かる。 ほしいプロット 温度も連続変数のはずだ。だとすれば、なんかこう、グラデーションっぽい感じでプロットしてほしい。 やっていく パッケージ 今回はggplot2だけです。 library(ggplot2) 計算 k = 1.38e-

（プリキュアにあんまり関係ない記事です。興味ない方はスルーして下さい。） 先日（4/13）、当ブログを紹介していただいた朝日新聞withnews様の記事が、（数時間ですが）ヤフーのトップに掲載されました。 娘がプリキュアに追いついた日… 父のブログに涙する人が続出 当たり前の日常の中にある愛情、著者に聞く （withnews） - Yahoo!ニュース さすがにヤフーのトップ、記事中に直接リンクが貼ってあったわけではありませんが、多大な反響があり、その1日だけで「イワオ～キン骨マンの超人強度」くらいにはＰＶを頂きました。 はてなブックマーク、ツイッター含め、沢山のコメントを頂きまして、本当にありがとうございました。 すべてのコメントを読まさせていただきました。 その全てが、ありがたく、身に染みるものでした。 で、今回「ヤフーのトップニュースに載る」ことにより、 「自分のブログ記事の内容が”