Zipf’s Law Arises Naturally When There Are Underlying, Unobserved Variables
Datasets ranging from word frequencies to neural activity all have a seemingly unusual property, known as Zipf’s law: when observations (e.g., words) are ranked from most to least frequent, the frequency of an observation is inversely proportional to its rank. Here we demonstrate that a single, general principle underlies Zipf’s law in a wide variety of domains, by showing that models in which the
アカデミック以外ã®å ´ã«ãŠã„ã¦ç™ºè¡¨ã•ã‚Œã‚‹æˆæžœã‚„知見ã®æ´»ç”¨ã«ã¤ã„ã¦
1. ã‚¢ ã‚« デ ミ ッ ク 以 外 ã® å ´ 㫠㊠ã„㦠発 表 ã• ã‚Œ ã‚‹ æˆ æžœ ã‚„ 知 見 ã® æ´» 用 㫠㤠ã„㦠情 å ± 処 ç† å¦ ä¼š 第 3 7 回 エ ン ã‚¿ テ イ ン メ ン ト コ ン ピ ュ ー ティ ン ã‚° ç ” 究 会 2 0 1 5 / 0 8 / 2 3 北 陸 å…ˆ 端 科 å¦ æŠ€ è¡“ 大 å¦ é™¢ 大 å¦ / 情 å ± 通 ä¿¡ ç ” 究 æ©Ÿ 構 湯 æ‘ ç¿¼ ( @ y u m u 1 9 ) 2. 自 å·± ç´¹ 介 •湯 æ‘ 翼（ @yumu19 ） •石å·åœ¨ä½ã®ç¤¾ä¼šäººå¦ç”Ÿ â€¢å›½ç«‹ç ”ç©¶é–‹ç™ºæ³•äºº æƒ…å ±é€šä¿¡ç ”ç©¶æ©Ÿæ§‹(NICT) 有期技術員 •サイãƒãƒ¼æ”»æ’ƒå¯¾ç–ç·åˆç ”究センター •北陸先端科å¦æŠ€è¡“大å¦é™¢å¤§å¦(JAIST) åšå£«å¾ŒæœŸèª²ç¨‹ ä¸¹ç ”ç©¶å®¤ •スマートãƒã‚¦ã‚¹ã€ãƒ›ãƒ¼ãƒ ãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ •ãŠã†ã¡ãƒãƒƒã‚¯åŒå¥½ä¼š 幹事 •International SpaceApps Challe
日本語ツイートã®æƒ…å ±é‡ã¯ã€ä¸–ç•Œã§2番目ã«å°‘ãªã„らã—ã„ - TEXT/YUBASCRIPT
昔ã€æ‘上春樹ã®å°èª¬ã¨ãã®è‹±è¨³ã‚’ã¤ã¶ã‚„ãBot「英訳ã§èªã‚€æ‘上春樹 (@haruki_eng)ã€ã¨ã„ã†ã®ã‚’作ã£ãŸã“ã¨ãŒã‚る。 ã“ã„ã¤ã‚’作る際ã«ã¨ã¦ã‚‚æ‚©ã¾ã—ã‹ã£ãŸã®ãŒã€ 彼女ã¯ç„¡è¨€ã 。åºã®éš…ã®èŒ‚ã‚Šã™ãŽãŸçŒæœ¨ã‚’眺ã‚るよã†ãªç›®ã§ã€ç›¸æ‰‹ã®é¡”を見ã¦ã„る。 ã“ã®ã‚ˆã†ãªæ—¥æœ¬èªžã§38æ–‡å—ã®æ–‡ç« ㌠She does not answer. She looks at him with eyes that could be looking at an overgrown bush in the corner of a garden. 英語ã«ã™ã‚‹ã¨117æ–‡å—ã«ãªã£ã¦ã—ã¾ã†ã®ã 。 ãŠé™°ã§åƒ•ã®æ°—ã«å…¥ã£ã¦ã„るセンテンスã®å¤šããŒã€è‹±èªžã§è¦‹ã‚‹ã¨ãˆã‚‰ãé•·ãã¦åŽéŒ²ã§ããªã„ã€ã¨ã„ã†æ†‚ãç›®ã«ã‚ã£ãŸã€‚ ã‚ã‚‹ç ”ç©¶ã«ã‚ˆã‚‹ã¨ã€æ—¥æœ¬èªžã§140æ–‡å—ã®æ–‡ç« ã‚’Google翻訳ã§è‹±è¨³ã—ãŸçµæžœã€å¹³å‡260æ–‡å—ã«ãªã£ãŸã¨ã„ã†ã€‚ã¨ã„ã†ã“ã¨ã¯è‹±èªžã®Twitt
100点ã¨ã‚Œã¾ã™ã‹ï¼Ÿ - M教授を煽らãªã„ã§ãã ã•ã„
ã“ã®è¨˜äº‹ã¯Â Kosen Advent Calender By Teachers ã®12月13æ—¥ã®è¨˜äº‹ã§ã™ã€‚ Kosen Advent Calender By Teachers å‚åŠ ã‚’æ©Ÿã«ãƒ–ãƒã‚°ã‚’始ã‚ã¾ã—ãŸã€‚ ã“ã®è¨˜äº‹ãŒãƒ–ãƒã‚°ã®å®Ÿè³ªçš„ãªæœ€åˆã®è¨˜äº‹ã«ãªã‚Šã¾ã™ã€‚ å‰å›žã¯é•·é‡Žé«˜å°‚ã®ä¼Šè—¤å…ˆç”Ÿã§ã—ãŸã€‚ç§ã‚‚ç¦å±±é›…æ²»ã«ãªã‚ŠãŸã„（ã„ã‚ã‚“ãªæ„味ã§ï¼‰ã¨æ€ã„ã¾ã—ãŸã€‚ ã¾ãšã¯è‡ªå·±ç´¹ä»‹ã‹ã‚‰ã€‚今日12月13日を担当ã™ã‚‹æ£æœ¨ã¯æ²–ç¸„é«˜å°‚ãƒ¡ãƒ‡ã‚£ã‚¢æƒ…å ±å·¥å¦ç§‘ã®æ•™å“¡ã§ã™ã€‚Twitterã§ã¯@m_kyoujyuã®ã‚¢ã‚«ã‚¦ãƒ³ãƒˆã§ã—ょã†ã‚‚ãªã„ã¤ã¶ã‚„ãã‚’ã—ã¦å¦ç”Ÿã‹ã‚‰ç…½ã‚‰ã‚Œã¦ã„ã¾ã™ã€‚ 沖縄高専ã¯9å¹´å‰ã«é–‹æ ¡ã—ãŸå…¨å›½ã§ã‚‚ã£ã¨ã‚‚æ–°ã—ã„高専ã§ã™ã€‚ç§ã¯1期生ãŒå…¥å¦ã™ã‚‹2æ—¥å‰ã«æ²–縄高専ã«èµ´ä»»ã—ã¦ãã¾ã—ãŸã€‚沖縄高専ã«æ¥ã‚‹å‰ã¯æŸå®¶é›»ãƒ¡ãƒ¼ã‚«ãƒ¼ã®ç ”究所ã§çµ„è¾¼OSã‚’ä¸å¿ƒã«14å¹´é–“ç ”ç©¶é–‹ç™ºã—ã¦ããŸã‚½ãƒ•ãƒˆã‚¦ã‚§ã‚¢ã‚¨ãƒ³ã‚¸ãƒ‹ã‚¢ã§ã™ã€‚ç¸ã‚ã£ã¦æ²–縄高専ã®æ•™å“¡ã«ãªã‚Šã¾ã—ãŸã€‚授
conway's game of life - Google 検索
ライフゲーム(Conway's Game of Life) ã¯1970å¹´ã«ã‚¤ã‚®ãƒªã‚¹ã®æ•°å¦è€…ジョン・ホートン・コンウェイ (John Horton Conway) ãŒè€ƒæ¡ˆã—ãŸæ•°ç†ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã§ã‚る。 å˜ç´”ãªãƒ«ãƒ¼ãƒ«ã‹ã‚‰è¤‡é›‘ãªçµæžœãŒç”Ÿæˆã•ã‚Œã€ãƒ‘ズルやミニスケープã®è¦ç´ ã‚’æŒã£ã¦ã„る。
論文『音象徴ã®æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’ã«ã‚ˆã‚‹å†ç¾ï¼šæœ€å¼·ã®ãƒã‚±ãƒ¢ãƒ³ã®ç”Ÿæˆã€ã¾ã¨ã‚ | ã±ã‚ã™ã‘ã®ãƒ¡ãƒ¢å¸³
2012å¹´3月ã«è¨€èªžå‡¦ç†å¦ä¼šã®å¹´æ¬¡å¤§ä¼šã§ç™ºè¡¨ã•ã‚Œã¾ã—ãŸã“ã¡ã‚‰ã®è«–æ–‡ã€ã“ã“最近ã¡ã‚‡ã£ã¨ã ã‘自然言語処ç†ã€æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’界隈ã§è©±é¡Œã«ãªã£ã¦ã„ãŸã®ã§ã™ãŒã€çš†æ§˜ã”å˜çŸ¥ã§ã—ょã†ã‹ï¼Ÿã€€è«–æ–‡ã¾ã¨ã‚サイトã¨åŒ–ã—ã¤ã¤ã‚る我ãŒãƒ–ãƒã‚°ã€ã¾ã‚å–り上ã’ã¾ã™ã‚ˆãï¼ ãƒã‚±ãƒ¢ãƒ³è«–æ–‡ã¯ã€å®Ÿã®ã¨ã“ã‚数多ãã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚cinii ã§æ¤œç´¢ã™ã‚‹ã¨ã‘ã£ã“ã†ã‚ã‚Šã¾ã™ã。ã—ã‹ã—ãªãŒã‚‰ç†ç³»çš„ãªã‚¢ãƒ—ãƒãƒ¼ãƒã¯çã—ãã€å’æ¥è«–文「ãƒã‚±ãƒ¢ãƒ³ã¤ãªã’るもん♪ ―最長ã—ã‚Šã¨ã‚Šå•é¡Œã‚’整数計画法ã§è§£ã―ã€ã ã‘ãŒçªå‡ºã—ã¦æœ‰åã§ã™ã€‚ã“ã®è«–æ–‡ã¯ã€åœæ»žã—ãŸæƒ…å ±ç³»ãƒã‚±ãƒ¢ãƒ³è«–æ–‡æ¥ç•Œã«ä¸€çŸ³ã‚’投ã˜ã‚‹ã‚‚ã®ã§ã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚ ã“ã®è«–æ–‡ã€æœ€åˆã‚¿ã‚¤ãƒˆãƒ«è¦‹ãŸã¨ãã¯ã€Œã©ã“ã®Fランã よｗｗｗã€ã¨æ€ã£ãŸã®ã§ã™ãŒã€Last Author ã§ã‚ã‚‹è’牧英治先生ã¯è‡ªåˆ†ã¨åŒã˜å¤§å¦ã®è‡ªåˆ†ã¨åŒã˜å»ºç‰©ã«ã„らã£ã—ゃるã“ã¨ãŒåˆ†ã‹ã‚Šã€æ€¥ã«çœŸé¡”ã«ãªã‚Šã¾ã—ãŸã€‚ ã•ã¦ã•ã¦å†…容ã§ã™ã€‚ タイトルã¯ã€ŽéŸ³è±¡å¾´ã®æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’ã«ã‚ˆã‚‹å†ç¾ï¼šæœ€å¼·ã®ãƒ
Machine Learning that Matters(ICML 2012) èªã‚“ã - 糞糞糞ãƒãƒƒãƒˆå¼æ…¶
機械å¦ç¿’ã‚„ã£ã¦ã‚‹äººã¯çš†èªã‚€ã¹ãã ã¨æ€ã†ï¼Ž Machine Learning that Matters (pdf) æ¦‚è¦ æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’ã®ãƒˆãƒƒãƒ—カンファレンスICMLã«æ•°å¼/アルゴリズム/定ç†ã‚’1ã¤ã‚‚書ã‹ãšã«é€šã£ãŸè«–文． 機械å¦ç¿’ã¯ä½•ã®ãŸã‚ã«é‡è¦ãªã®ã‹ï¼Œç¾å®Ÿä¸–ç•Œã¨ã®ç¹‹ãŒã‚Šã‚’失ã£ã¦ã„ãªã„ã‹ï¼Œã‚ãªãŸã¯ã€Œæ©Ÿæ¢°å¦ç¿’ã£ã¦ä½•ã®å½¹ã«ç«‹ã¤ã®?ã€ã¨èžã‹ã‚ŒãŸæ™‚ã«ã¡ã‚ƒã‚“ã¨ç”ãˆã‚‰ã‚Œã‚‹ã®ã‹ï¼Œã¾ã å–り組ã¾ã‚Œã¦ãªã„é‡è¦ãªå•é¡Œã¯ä½•ã‹ï¼Œã«ã¤ã„ã¦è§¦ã‚ŒãŸé•·æ–‡ãƒ–ãƒã‚°ã®ã‚ˆã†ãªè«–文． contributions㯠機械å¦ç¿’ã®ç ”究ã¨äººé¡žã¨ç§‘å¦å…¨ä½“ã«ãŠã‘ã‚‹ã‚‚ã£ã¨å¤§ããªç ”究ã¨ã®é–“ã«ã‚ã‚‹æ¬ è½ã«å¯¾ã™ã‚‹æ˜Žç¢ºãªç‰¹å®šã¨è§£èª¬ ãã®ã‚®ãƒ£ãƒƒãƒ—ã«å–り組むãŸã‚ã®ç¬¬ä¸€æ© (ã©ã†è¨³ã—ã¦ã„ã„ã‹ã‚ã‹ã‚‰ãªã‹ã£ãŸ) 機械å¦ç¿’ã«ãŠã„ã¦é‡è¦ãªå•é¡Œã®æ示 機械å¦ç¿’ã®ãŸã‚ã®æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’(è¦ç´„: マッシュルームやアヤメã®åˆ†é¡žå™¨ã‚’æ»ã¬ã»ã©ä½œã£ã¦ä½•ã®å½¹ã«ç«‹ã£ãŸã®ï¼Ÿ) ベンãƒãƒžãƒ¼ã‚¯ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã®å•é¡Œ ã“
アニメã«ãŠã‘る共演関係を用ã„ãŸå£°å„ªã®ãƒ–レイク推定 - 糞糞糞ãƒãƒƒãƒˆå¼æ…¶
æ¦‚è¦ å£°å„ªã®å…±æ¼”関係ã‹ã‚‰å£°å„ªãŒã„ã¤ãƒ–レイクã—ãŸã‹ã‚’年月ã®å˜ä½ã§æŽ¨å®šã—ãŸï¼Ž çµæžœã¯ã“ã“ã«ï¼Ž データ ã—ょã¼ã„カレンダーをクãƒãƒ¼ãƒ«ã—， アニメタイトル æ”¾æ˜ é–‹å§‹å¹´æœˆ 出演声優一覧 ã‚’å–å¾—ã—ãŸï¼Ž https://github.com/ybenjo/crawl_syobocal/blob/master/src/crawl.rb ã©ã†ã‚„ã£ãŸã‹ 時間区切りã”ã¨ã«å…±æ¼”関係ã®é‡ã¿ä»˜ãç„¡å‘グラフを構築ã™ã‚‹ 本æ¥ãªã‚‰å£°å„ª <-> アニメã®äºŒéƒ¨ã‚°ãƒ©ãƒ•ã§ã‚„ã‚‹ã¹ãã ã‘ã©é¢å€’ãªã®ã§ã‚る声優ペアãŒåŒã˜ã‚¢ãƒ‹ãƒ¡ã«å‡ºæ¼”ã—ã¦ã„ãŸã‚‰ãã®ã‚ã„ã ã«ã‚¨ãƒƒã‚¸ã‚’張る ãã®ã‚°ãƒ©ãƒ•ã”ã¨ã«PageRankを計算ã™ã‚‹ ã“ã®PageRankã¯å…±æ¼”関係上ã®å£°å„ªã®ã€Œé‡è¦åº¦ã€ã¨è€ƒãˆã‚‹ 声優ã”ã¨ã«PageRankã®æ™‚系列データãŒå¾—られるã®ã§å¤–れ値検出を行ㆠ出演作å“æ•°ã®æ™‚系列データを用ã„るより，他ã®å…±æ¼”者ã®æƒ…å ±ã‚’ä½¿ã†äº‹ãŒã§ãã‚‹çˆï¼Ž PageRank ãŠãªã˜
DTAM: Dense Tracking and Mapping in Real-Time
This video demonstrates the system described in the paper, "DTAM: Dense Tracking and Mapping in Real-Time" by Richard Newcombe, Steven Lovegrove and Andrew Davison for ICCV 2011. This is the first single passive camera system to demonstrate a complete dense 6DOF tracking/dense mapping pipeline for non parametric scene reconstructions.
DEA入門・泉æµå¥³å¦åœ’物語 2010-11-25 - らã„ãŠã‚“ã®éš れ家
毎日ブãƒã‚°ã‚’書ãよã†ã«ã—ãŸã‚‰ä½“調ãŒè‰¯ããªã£ãŸ ã‚ã‚‹æ—¥ãµã¨ã€ã€Œæœ€è¿‘ã®è‡ªåˆ†ã¯ã‚¢ã‚¦ãƒˆãƒ—ットã«è‡†ç—…ã«ãªã£ã¦ã„ã‚‹ãªãƒ¼ã€ã¨æ„Ÿã˜ã€ã“ã†ã„ã†ã‚¨ãƒ³ãƒˆãƒªã‚’書ã„ãŸã€‚ daiksy.hatenablog.jp 内容ã¯ã€é›‘ãªã‚¢ã‚¦ãƒˆãƒ—ットã§ã€Œã ã„ãã—ーã•ã‚“考ãˆãŒæµ…ã„ãªã€ã¿ãŸã„ãªã€ŒåŒ–ã‘ã®çš®ãŒå‰¥ãŒã‚Œã‚‹ã€ã“ã¨ã‚’æã‚Œã¦ã„ã‚‹ãŒã€è‡ªåˆ†ãŒéŽå‰°ã«æ„è˜ã™ã‚‹ã»ã©â€¦
ラーニング・パターン (Learning Patterns)
本サイトã§ã¯ã€ãƒ©ãƒ¼ãƒ‹ãƒ³ã‚°ãƒ»ãƒ‘ターンã®è€ƒãˆæ–¹ã‚„個々ã®ãƒ©ãƒ¼ãƒ‹ãƒ³ã‚°ãƒ»ãƒ‘ターンã«ã¤ã„ã¦ç´¹ä»‹ã—ã¾ã™ã€‚ ラーニング・パターンã¯ã€è‡ªå¾‹çš„ã§å‰µé€ çš„ãªå¦ã³æ–¹ã®ã‚³ãƒ„をパターン・ランゲージã¨ã„ã†å½¢å¼ã§ã¾ã¨ã‚ãŸã‚‚ã®ã§ã™ã€‚ã©ã®ã‚ˆã†ãªçŠ¶æ³ã§ã©ã®ã‚ˆã†ãªå•é¡ŒãŒç”Ÿã˜ã‚„ã™ãã€ãれをã©ã®ã‚ˆã†ã«è§£æ±ºã™ã‚Œã°ã‚ˆã„ã®ã‹ã®ç™ºæƒ³ãŒã¾ã¨ã‚られã¦ã„ã¾ã™ã€‚ã“ã®ã‚ˆã†ãªã‚³ãƒ„を「言語ã€ã¨ã—ã¦å…±æœ‰ã™ã‚‹ã“ã¨ã§ã€å€‹äººã®è‡ªå¾‹çš„ã§å‰µé€ çš„ãªå¦ã³ã®æ”¯æ´ã¨ã€å¦ã³ã®ã‚³ãƒŸãƒ¥ãƒ‹ãƒ†ã‚£ã®æ´»æ€§åŒ–を目指ã—ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ ラーニング・パターンã¯ã€2009å¹´4月ã‹ã‚‰æ¯Žå¹´ã€æ…¶æ‡‰ç¾©å¡¾å¤§å¦ç·åˆæ”¿ç–å¦éƒ¨ãƒ»ç’°å¢ƒæƒ…å ±å¦éƒ¨ã®å…¨å¦ç”Ÿï¼ˆä¸€å¦å¹´ç´„900人）ã«é…布ã•ã‚Œã¦ã„ã‚‹ã»ã‹ã€æœ¬ã‚¦ã‚§ãƒ–サイトやtwitterç‰ã§ã€å¹…広ã„世代ã®æ–¹ã«åºƒã¾ã‚Šã¤ã¤ã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚ãœã²ã”活用ãã ã•ã„。 ラーニング・パターン（Learning Patterns）ã®twitteré…ä¿¡ã‚’ã—ã¦ã„ã¾ã™ï¼ よりよã„å¦ã³ã®ã‚³ãƒ„を記述ã—ãŸã€Œãƒ©ãƒ¼ãƒ‹ãƒ³ã‚°ãƒ»ãƒ‘ã‚¿
Mendeleyã§è«–æ–‡ç®¡ç† - 人工知能ã«é–¢ã™ã‚‹æ–創録
今ã¾ã§èªã‚“ã è«–æ–‡ã®ç®¡ç†ã«ã¯JabRefã¨ã„ã†ãƒ•ãƒªãƒ¼ã‚½ãƒ•ãƒˆã‚’使ã£ã¦ããŸã®ã§ã™ã‘ã©Mendeleyã¨ã„ã†Webサービスã«ä¹—ã‚Šæ›ãˆã‚‹ã“ã¨ã«ã—ã¾ã—ãŸã€‚éžå¸¸ã«ã‚ˆã„サービスã ã¨æ€ã†ã®ã§ã¡ã¨ç´¹ä»‹ã—ã¾ã™ã€‚ Mendeleyã¯ä¸»ã«è«–文を管ç†ã™ã‚‹Webサービスã§ã™ã€‚ブラウザã‹ã‚‰ã‚‚アクセスã§ãã‚‹ã®ã§ã™ãŒã€Mendeley Desktopã¨ã„ã†Windows, Mac, Linuxã§ä½¿ãˆã‚‹ãƒ‡ã‚¹ã‚¯ãƒˆãƒƒãƒ—アプリケーションもã¤ã„ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ãƒãƒ¼ã‚«ãƒ«ã§è«–文を登録ã—ã¦ã‚‚Webã¨åŒæœŸã§ãã‚‹ã®ã§è¤‡æ•°ã®PCã‹ã‚‰ã‚‚使ãˆã¦å¤§å¤‰ä¾¿åˆ©ã§ã™ã€‚インタフェースã¯ã™ã¹ã¦è‹±èªžã§ã™ãŒæ—¥æœ¬èªžè«–æ–‡ã®ç™»éŒ²ã‚‚å•é¡Œãªãã§ãã¾ã™ã€‚èµ·å‹•ã™ã‚‹ã¨ä¸‹ã®ã‚ˆã†ãªæ„Ÿã˜ã«ãªã‚Šã¾ã™ã€‚ Webインタフェースã¯ä¸‹ã®ã‚ˆã†ãªæ„Ÿã˜ã§ã™ã€‚æ´—ç·´ã•ã‚Œã¦ã„ã¾ã™ã€‚ è«–æ–‡ã®ç™»éŒ² 手元ã«PDFãŒã‚ã‚‹å ´åˆã¯ã€ãã®ãƒ•ã‚¡ã‚¤ãƒ«ã‚’登録ã™ã‚‹ã¨è«–文リストã«è¿½åŠ ã•ã‚Œã¾ã™ã€‚ãã®éš›ã€PDFã®ãƒ†ã‚ストを解æžã—ã¦ï¼ˆã‚ã¾ã‚Šç²¾åº¦ã¯
Google Prediction API - Google Code
How do I start? Learn more about Google Prediction API. Request access. Try out the sample code. What is the Google Prediction API? The Prediction API enables access to Google's machine learning algorithms to analyze your historic data and predict likely future outcomes. Upload your data to Google Storage for Developers, then use the Prediction API to make real-time decisions in your applications.
ç§ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚»ãƒƒãƒˆã§ã‚ãªãŸã®ãƒžã‚¤ãƒ³ãƒ‰ã‚»ãƒƒãƒˆã‚’変ãˆã¦ã¿ã›ã¾ã™
ç§ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚»ãƒƒãƒˆã§ã‚ãªãŸã®ãƒžã‚¤ãƒ³ãƒ‰ã‚»ãƒƒãƒˆã‚’変ãˆã¦ã¿ã›ã¾ã™ (TED Talks) Hans Rosling / é’æœ¨é– è¨³ 2009å¹´6月 ã¿ãªã•ã‚“ã®ãƒžã‚¤ãƒ³ãƒ‰ã‚»ãƒƒãƒˆã«ã¤ã„ã¦ãŠè©±ã—ã—ã¾ã™ã€‚ã¿ãªã•ã‚“ã®ãƒžã‚¤ãƒ³ãƒ‰ã‚»ãƒƒãƒˆã¯ç§ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚»ãƒƒãƒˆã¨åˆã£ã¦ã„ã‚‹ã§ã—ょã†ã‹? (笑) åˆã£ã¦ã„ãªã‘ã‚Œã°ã€ã©ã¡ã‚‰ã‹ã‚’アップグレードã—ãªãã¡ã‚ƒãªã‚Šã¾ã›ã‚“。 ã‚°ãƒãƒ¼ãƒãƒ«ãªå•é¡Œã®è©±ã‚’ã™ã‚‹ã¨ã€å¦ç”ŸãŸã¡ãŒã„ã¤ã‚‚休憩時間ã«ã€Œæˆ‘々ã€ã¨ã€Œå½¼ã‚‰ã€ã«ã¤ã„ã¦è©±ã™ã®ã‚’耳ã«ã—ã¾ã™ã€‚ãã‚Œã§ä¼‘憩時間ãŒçµ‚ã‚ã£ãŸã¨ãã«èžã„ã¦ã¿ã¾ã™ã€‚「"我々"ã¨"彼ら"ã¨ã„ã†ã®ã¯ä½•ã‚’指ã—ã¦è¨€ã£ã¦ã„ã‚‹ã®?ã€ã€Œç°¡å˜ã§ã™ã‚ˆã€‚西欧世界ã¨ç™ºå±•é€”上世界ã§ã™ã€ã¨ç”ãˆã¾ã™ã€‚「å¦éƒ¨ã§ãã†ç¿’ã„ã¾ã—ãŸã€ã€‚「ã˜ã‚ƒã‚ãã®å®šç¾©ã¯ä½•?ã€ã¨èžãã¨ã€ã€Œãã‚“ãªã®èª°ã§ã‚‚知ã£ã¦ã‚‹ã§ã—ょã†ã€ã¨è¨€ã„ã¾ã™ã€‚ →gapminder ãã‚Œã§ã‚‚ã‚ãˆã¦ç”ãˆã‚’求ã‚ã‚‹ã¨ã€ã‚る女åå¦ç”ŸãŒã†ã¾ã„ç”ãˆæ–¹ã‚’ã—ã¾ã—ãŸã€‚「長生ãã§å°å®¶æ—
netflix prize is over, 時間経éŽã«ã‚ˆã‚‹å—œå¥½æ€§ã®å¤‰åŒ– - DO++
米国ã®ã‚ªãƒ³ãƒ©ã‚¤ãƒ³DVDレンタルサービス「Netflixã€ãŒã€ç¾åœ¨åˆ©ç”¨ã—ã¦ã„るレコメンデーションシステムã®æ€§èƒ½ã‚’ã¯ã˜ã‚ã«10%改善ã—ãŸãƒãƒ¼ãƒ ã«100万ドルã®è³žé‡‘を与ãˆã‚‹ã¨ã„ã†è§¦ã‚Œè¾¼ã¿ã§å§‹ã¾ã£ãŸnetflix prizeã¯å½“åˆã®äºˆæƒ³ã‚ˆã‚Šã‚‚時間ãŒã‹ã‹ã£ãŸãŒã€ã¤ã„最近最åˆã‹ã‚‰ãƒˆãƒƒãƒ—を走り続ã‘ã¦ã„ãŸbellkorã¨ã€ä¸Šä½é™£ã®ã‚³ãƒ©ãƒœãƒ¬ãƒ¼ã‚·ãƒ§ãƒ³ã®ãƒãƒ¼ãƒ ãŒ10%ã®å£ã‚’ç ´ã£ãŸï¼ˆleaderboard）。 彼らã®æ‰‹æ³•ã¯ã€Œéžå¸¸ã«å¤šãã®æ§˜ã€…ãªç¨®é¡žã®ãƒ¬ã‚³ãƒ¡ãƒ³ãƒ‡ãƒ¼ã‚·ãƒ§ãƒ³ã‚·ã‚¹ãƒ†ãƒ ã®çµæžœã‚’æ··ãœåˆã‚ã›ã‚‹ã€ã¨ã„ã†æ„šç›´ã ãŒã„ã‹ã«ã‚‚精度ãŒå‡ºãã†ã ã¨ã„ã†æ–¹æ³•ã‚’採用ã—ã¦ã„る（ã€ã¨æ˜¨å¹´åº¦ã®çµæžœã‹ã‚‰ã¯æ€ã‚れる。近々詳細ã¯å‡ºã‚‹ã ã‚ã†ã€‚） 実際ã«ä½¿ã£ã¦ã¨ã©ã‚ã«ãªã£ãŸã‹ã©ã†ã‹ã¯åˆ†ã‹ã‚‰ãªã„ãŒã€å½¼ã‚‰ã®ãƒãƒ¼ãƒ ã®ä¸»è¦ãƒ¡ãƒ³ãƒãƒ¼ãŒKDDã§æ–°ã—ã„手法を発表ã—ã¦ãŠã‚Šã€å˜ä¸€ã®æ‰‹æ³•ã«ã‚ˆã‚‹æœ€é«˜ç²¾åº¦ã‚’é”æˆã—ã¦ã„る。ã¡ãªã¿ã«ä»Šå¹´ã®KDD（データマイニング系ã®å¦ä¼šã®æœ€é«˜
リリースã€éšœå®³æƒ…å ±ãªã©ã®ã‚µãƒ¼ãƒ“スã®ãŠçŸ¥ã‚‰ã›
最新ã®äººæ°—エントリーã®é…ä¿¡
j次ã®ãƒ–ックマーク
kå‰ã®ãƒ–ックマーク
lã‚ã¨ã§èªã‚€
eコメント一覧を開ã
oページを開ã
The birth of a word
ライフゲームã®ä¸–界８ã€è¤‡é›‘系】 - ニコニコ動画
SmoothLifeL
世界ã®åœ°ä¸‹é‰„網ã¯ã€ŒåŒã˜å½¢ã€ï¼šãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯åˆ†æžã§åˆ¤æ˜Ž
The best stats you've ever seen
{{#tags}}- {{label}}
{{/tags}}