※8月14日から8月26日までは「夏期充電期間」ということで、ブログの更新を原則お休みいたします！　またお逢いしましょう！ 「箇条書きは、やめてください。極力、文章にしてください」 ・ ・ ・ 僕は、自分のゼミ生や大学院生に、このように指導をすることがあります。 大学院の場合は、これに加えて、論文指導のときは、パワーポイントなどを用いた「プレゼン」も禁止します。ゼミへの提出書類は、すべてワードで文章で打ち込んだものを準備してもらい、パワーポイントなどでプレゼンすることを禁止してしまいます。 それはなぜか？ あのね、いじめぢゃありません（笑） ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ それは端的に申し上げると「箇条書き」ばかりをしていると「頭が悪くなる」からです。 ええと、「悪くなる」は言い過ぎました（笑）。 「箇条書きは頭がよくならない＝思考のトレーニングにならない」 からです。 だから、僕

ぼくについて言及されているブログをみつけた。 かわん（id:kawango）さんと、川上量生さんのこと そういや、かわん、だった。 というわけで、かわんごの名前の由来を書いてみようと思う。 あまりにどうでもいい内容なので、最近、まったくつかってない古いはてなブログを使うことにする。 かわんごとは、もともと、かわんご、でもなく、カワンゴでもなく、kawangoだった。 つまり半角アルファベット７文字である。 idとか、パスワードとか、自己紹介とか、そういうのはどうでもいいと昔から思っていて、いちいち考える時間がもったいなかった。 とはいえ、サービスごとに適当な違う名前をつけていると管理がしにくいので統一はしたい。 ネット人口の少ないパソコン通信時代でも、kawakamiだと既に取られていることが多かった。 なのでぼくがよく使っていたidはkawakawaだった。でも、インターネット時代に入り

大学の数学を，Youtubeの動画で独学できる。 実際に大学で講義している様子を録画したビデオなので， 板書を読めるし，先生の説明も聞ける。 大学生の定期試験・院試対策や，社会人になってからの復習にもどうぞ。 これがあれば，通勤・通学中の電車内で， あるいはベッドの中にいても 時間や場所を問わずに勉強ができる。 なお，大学の「物理学」の動画はこちら。 ※PDF形式の講義ノートはこちらのサイトに集約されているので，動画とあわせて活用しよう。 大学の初年度 統計学 物理数学 微分方程式 解析学・応用 代数学・応用 圏論 幾何 その他数学 数学検定 大学の初年度 行列論と「線形代数」の講義を動画で学ぶ。Youtubeで大学の授業を勉強 大学の数学で，一変数と多変数の微積分の講義を，Youtubeの動画で学ぶ 統計学 統計学の基礎の講義を，Youtube動画で。明治薬科大の「DAIWA統計学」 生

講義ノートの目次へ 大学の初年度で学ぶ，微分・積分（＝解析学）の講義ノートPDF。 良質な講義資料を集めた。演習問題と解答もある。おかげで，高い参考書を買わなくて済む。 夏学期には「一変数の微積分」を扱い， 冬学期に「多変数の偏微分・重積分」を扱うケースが多い。 微分には極限やε-δ論法，級数展開，収束などが含まれ， 積分には線・面・体積の積分や広義積分を含む。 これらの範囲が，１冊の教科書の中に収められている。 ※並列学習として，線形代数の講義ノートはこちら。 ※解析学の続きとして，複素解析，微分方程式，ベクトル解析がある。 解析学の講義ノート まず，大学１年生で学ぶ解析学の要点は，下記の記事で要約してある。　先に目を通しておこう。 大学１年生で学ぶ数学「解析学・微積分」の要点まとめ，勉強法の解説。 入門用に全体像・概要をわかりやすく紹介 http://language-and-engi

講義ノートの目次へ 大学で学ぶ数学の，１年次分の線形代数を，独学でも入門・学習できるようPDF教科書を収集。 行列論の入門から始め， 逆行列 固有値 対角化・2次形式 などを扱い，線形空間の議論に進んでゆく。 そして線形空間の議論では「抽象線型代数」が扱われ， 正規直交基底 内積・ノルム などを学ぶが，これは量子力学や関数解析などの応用分野で必須の前提知識だ。 Web上で無料で閲覧できるリソースを集めた。演習問題と解答を含む。 下記の３つに分けてリンクを記載。 （１）行列論 （２）抽象線形代数 （３）その他 なお，微積分（解析学）の講義ノートPDFはこちら。 また，群・環・体など代数学の続きのノートはこちら。 （１）行列論 行列をテーマに線形代数を論じているノート。線形空間の話も一部含んでいる。 ページ数が多いPDF： 線型代数学入門 - lin_alg.pdf http://www.ma

機械学習の有益な書籍情報を共有します。 初心者向け 最初に読む本としては「オンライン機械学習」「フリーソフトではじめる機械学習入門」「言語処理のための機械学習入門」がオススメです。 「オンライン機械学習」は3章までが入門的な内容になっています。4章以降は発展的な内容なのである程度力がついてからが良いです。オンライン機械学習という分野は実装が簡単で実用性が高いので最初に取り組むのに適しています。 広い範囲で機械学習を概観したい場合は「フリーソフトではじめる機械学習入門」がよいです。こちらは全体像がつかみやすい反面、数式の展開がわかりにくい箇所がちらほらあるので適当なスルー力が必要とされます。 「言語処理のための機械学習入門」はやや実装よりの本です。数式をみるより具体例をみたほうがわかりやすい、という人はこの本が良いと思います。 数学 何をやるにしても基礎体力は大切。数学の理解が深まれば深まる

以下のブログで書かれていたことについて思ったことを書いてみる。 現実を直視しながら理想を持ち続けることの難しさ、人生の「賞味期限」 筆者の佐藤航陽氏が書くところによると、人生には「賞味期限」があるという。人間が一生の間に持っているエネルギーには限度があり、そのエネルギーは人生の中で減っていく、 なにかに挑戦するにはエネルギーが必要で、エネルギーが枯渇してしまうと、いくら挑戦できる十分な知識と経験があっても、もはや挑戦は できなくなる。このエネルギーが残っている期間を「人生の賞味期限」と呼んでいるということらしい。 ぼくのあまり長くはない人生経験からしても、こういう人生の賞味期限といったものは 本当に存在すると思う。 人生の賞味期限がなぜあるのかは単純で、佐藤氏が書いているように現実を直視しながら 理想を持ち続けることが難しいからだ。 簡単にいうと、世の中を変えようと、ある理想を実現しようと

サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。

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2. ⾃自⼰己紹介 l  海野 　裕也 (@unnonouno) l  プリファードインフラストラクチャー l  情報検索索、レコメンド l  機械学習・データ解析研究開発 l  Jubatus l  分散オンライン機械学習フレームワーク l  専⾨門 l  ⾃自然⾔言語処理理 l  テキストマイニング 2

Rebuild A Podcast by Tatsuhiko Miyagawa. Talking about Tech, Software Development and Gadgets.

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