前回の「ゲームプログラマからデータサイエンティストに転職しました」 の記事でもお話したとおり、5月からデータ解析する人になりました。 とはいえ、データ解析に関しては未経験。 少しでも不安を減らすために、4月の有給消化期間は統計学のお勉強しました。 今回はおすすめしてもらった中で読んで良かった本の紹介、そして読んだ本の簡単なまとめを書いて行きたいと思います。 ※前提: 4月時点の自分の知識に関して 自分は大学は情報科学を専攻していたが、難しい数式は苦手 統計学は1コマ分受講していたが、単語を覚えている程度でかなりあやうい まず一番最初に読みたい本 「完全独習 統計学入門」 「簡単に統計学の全体像がつかめる入門書はないか」とTwitterで相談したら、こちらの本を数名の方が薦めて下さった。 完全独習 統計学入門 作者: 小島寛之出版社/メーカー: ダイヤモンド社発売日: 2006/09/28メ

テクニックはありません。貯金できるかどうかは、すべて本人のメンタル次第です。これからご紹介するタレントの有吉弘行さんは、"超"がつくほど節約のプロです。要するに、メンタルが強いんです。そんな彼はどのように考え、どのようにお金を使っているのでしょうか。 貯金とは無縁の生活 テレビに引っ張りだこの人気タレント、有吉弘行さん。実は彼、何冊か本も出していることをご存知でしょうか。ぼくはすべて読みました。そんな中で、貯金に励む人、浪費癖が治らない人にぜひ読んで欲しい一冊があります。『お前なんかもう死んでいる プロ一発屋に学ぶ「生き残りの法則50」』です。 ぼくはこれまで貯金をしたことなどありませんでした。自己投資という名の下、稼いだお金はほとんどすべて、本、映画、旅行、食事に使ってきたのです。 貯金開始 しかし諸事情により状況は一変。お金を貯めなければならなくなりました。もう、贅沢なんてしてられませ

「歴史というものはない。歴史家がいるだけだ」──G. K. チェスタトン 「過去の事実を研究する前に、歴史家を研究せよ」──E. H. カー 歴史家といえば、どんな人物をイメージするだろうか。 黄ばんでかび臭い史料の山に埋もれ、ぶ厚い眼鏡ごしに、眉間にしわ寄せながら文字を追うおじいさん？ ほかには？ 多様なイメージは、あまり、いやほとんど思い浮かばないかもしれない。 だが「歴史」とは、多様な思想と洞察力と想像力をもった「歴史家」たちが紡ぐ物語だ。 歴史家たちの解釈が変われば、歴史も変わる。歴史の教科書も変わる。 現代に生きる私たちもじつは、歴史家たちから多大な影響を受けている。 私たちは歴史家自身にもっと注目する必要があるのだ。 そこで本特集では、エマニュエル・トッド、ユヴァル・ハラリら、第一線で活躍する5人の歴史家にスポットライトを当てる。 そして、彼らの紡ぐ歴史のみならず、その洞察力を

いま世界の哲学者が考えていること IT革命とBT革命が人類の未来を変える？ 資本主義は21世紀でも通用するのか？ 世界が再び宗教へと回帰していくのはなぜなのか？ 21世紀最先端の哲学者が描き出す人類の明日とは。AI、遺伝子工学、フィンテック、格差社会、宗教対立、環境破壊……世界の難問がこの一冊でクリアに解ける！ バックナンバー一覧 世界の哲学者はいま何を考えているのか――21世紀において進行するＩＴ革命、バイオテクノロジーの進展、宗教への回帰などに現代の哲学者がいかに応答しているのかを解説する哲学者・岡本裕一朗氏による新連載です。いま世界が直面する課題から人類の未来の姿を哲学から考えます。9/9発売からたちまち重版出来の新刊『いま世界の哲学者が考えていること』よりそのエッセンスを紹介していきます。第6回は世界の哲学者がいま考えている「5つの問題」について解説します。 世界の哲学者は今、「何

【2016年9月29日更新】 かるび（@karub_imalive)です。 先日、古雑誌や古本を整理していたところ、ダンボールの奥から、少し前にヤフオクで購入して、やらなくなってしまったTOEICの中古通信添削教材が出てきました。 「あちゃー、こんなのあったよな・・・」と苦々しい思い出とともに、古新聞と一緒に包んで捨てようと思ったのですが、捨てる前にふと手が止まりました。「んー、これはちょっとブログに書いてから成仏してもらおうかな」 ということで、ゴミと成り下がった高額教材一式を捨てる前に、今後の自分への戒めのためと、読者の皆様が僕と同じような轍を踏まないためにも、「なぜ中古の通信講座をヤフオクで落としてはいけないのか？」簡単に僕の失敗談を書き残しておきたいと思います。 通信講座って、やったことありますか？ ヤフオクで中古を購入してみた ヤフオクで落とした中古品は使えなかった 失敗した理由

応用範囲が広く幅広い視点からの説明になりがちなベイズ最適化について、本記事では機械学習のハイパーパラメータ探索に利用することに限定して解説します。 1. はじめに 最近、ベイズ最適化という手法が注目を集めています。 ベイズ最適化 (Bayesian Optimization) とは、形状がわからない関数 (ブラックボックス関数) の最大値 (または最小値) を求めるための手法です。 ベイズ最適化についての入門記事は Web 上にすでにいくつかありますが、ベイズ最適化は応用範囲が広く、入門記事は様々な応用に向けた幅広い視点からの説明になりがちです。 本記事では、機械学習ユーザに向けて、ベイズ最適化を機械学習のハイパーパラメータ探索に利用することに限定して説明します。 これにより、機械学習に対して、ベイズ最適化がどのように利用できるのかを分かりやすく解説したいと思います。 2. ハイパーパラメ

ネットでは日々様々な議論が行われているが、アウフヘーベンまで昇華しているものは稀で ほとんどが、それぞれの主張をして、自分だけが正しいという信念を持ったまま何も変わらずに終わり、 相手の理解力をけなして自己肯定感を強化するだけにとどまる。 なぜネットではそのような不毛な議論が行われるのだろうか。今回はそれについて書きたい。 言葉には「揺らぎ」が存在する。 「ヤバイ」という言葉はシチュエーションや言い方によって幅広い意味を持ち、人によって解釈の幅がある。 これは他の言葉も同様である。 にもかかわらず、ネットでの議論はこうした言葉の定義に厳密さを求める姿勢が少なく、 それぞれが自分なりの解釈、時には都合のいい解釈やレッテル貼りをすることで議論がかみ合わなくなる。 そうした結果、相手をバカと認定することになり、各々がバカと過ごすのは時間の無駄と結論づけられる。 こうした定義に関しては地理で例える