この記事で、アルゴリズムの勉強はアルゴリズムカタログを覚えることじゃないよということを書きました。 プログラムの理論とはなにか アルゴリズムの勉強というのは、スポーツで言えば腕立て伏せや走り込みみたいな基礎体力を養うようなもので、「ソートなんか実際に自分で書くことないだろう」とかいうのは「サッカーは腕つかわないのに腕立ていらないだろう」とか「野球で1kmも走ることなんかないのに長距離の走り込みいらないだろう」とか言うようなものです。 Twitterでアルゴリズムの勉強とはなにかと尋ねられて、「アルゴリズムの基本的なパターンを知って、それらの性質の分析のしかたをしって、いろいろなアルゴリズムでどのように応用されているか知って、自分が組むアルゴリズムの性質を判断できるようになることだと思います。 」と答えたのですが、じゃあ実際どういう本で勉強すればいいか、ぼくの知ってる本からまとめてみました。

自然言語処理における機械学習の利用について理解するため，その基礎的な考え方を伝えることを目的としている。広大な同分野の中から厳選された必須知識が記述されており，論文や解説書を手に取る前にぜひ目を通したい一冊である。 1.　必要な数学的知識 1.1　準備と本書における約束事 1.2　最適化問題 1.2.1　凸集合と凸関数 1.2.2　凸計画問題 1.2.3　等式制約付凸計画問題 1.2.4　不等式制約付凸計画問題 1.3　確率 1.3.1　期待値，平均，分散 1.3.2　結合確率と条件付き確率 1.3.3　独立性 1.3.4　代表的な離散確率分布 1.4　連続確率変数 1.4.1　平均，分散 1.4.2　連続確率分布の例 1.5　パラメータ推定法 1.5.1　i.i.d.と尤度 1.5.2　最尤推定 1.5.3　最大事後確率推定 1.6　情報理論 1.6.1　エントロピー 1.6.2　カルバ

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? オバマ大統領の再選に大きく寄与したことで大きな注目を集めているA/Bテスト。A/Bテストを導入した、することを検討している、という開発現場も多いのではないだろうか。 そんな中、Web上で次のような議論を見つけた。 20 lines of code that will beat A/B testing every time Why multi-armed bandit algorithm is not “better” than A/B testing 一言でまとめると「A/Bテストよりバンディットアルゴリズムの方がすごいよ」「いやいやA

今年一年の機械学習を素人的に振り返ってみるとでぃーぷらーにんぐがすごかったなー、みたいなミーハーな感想がまず思い浮かぶわけなんだけども、実際のところ今ホットな研究は何なんだろうということで、泣く子も黙る機械学習の代表的な国際会議、NIPSとICMLの過去3年分の採択論文を著者にフォーカスしてみることにした。 1st authorの重要度をそれ以外の著者よりも重くしてスコアづけした。 (複数人の著者がいる場合は1st authorを0.8として、残りの0.2を他の著者に分配、1人の場合は1とする) 参考: IR研究者をスコアリングしてみた - 睡眠不足？！ NLP(自然言語処理)研究者をスコアリングしてみた 以下各々の自己紹介ページを参照しつつ、該当会議での1st author論文タイトルを引用して、スコアの上から順番にみていきます。名寄せミスなどによる集計ミスがあったらごめんなさい。 An

データを弄っていたりすると「統計についてもっと知識があれば、このデータをもっと活用できるのはないか？」と思ったりします。 最近なにかと話題ですものね「統計学」 とはいえ独学ではなかなか学のが難しかったりするので、統計について学べるeラーニング講座をさがしてみました。 StatsGuild Inc.　統計解析、データマイニング、データ分析のeラーニング / コース一覧 Rコマンダーを使った統計解析についてのeラーニング。値段も手ごろなので試してみたい。 早稲田大学エクステンションセンター　eラーニング講座一覧 「やさしくたのしい統計学」「やさしくたのしい統計学[相関分析編]」という講座を利用できる。 NHK高校講座 とりあえず基本から学び直すならここが良いかも。「数学Ⅰ」の３学期に「第5章　データの分析」の授業がある。 Ｗｅｂラーニングプラザ 技術者 eラーニング （独）科学技術振興機構　無

印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 米国の多くの大都市では、空港の駐車場に車を止めることは、市街地の駐車場に止めるのと同じようなものだ。空きを見つけるのが難しく、料金は恐ろしく高い。さらに不在中、車はそこに置きっ放しで、持ち主が戻るまではそのままだ。 カーシェアリングの新興企業、FlightCarは、不在中に駐車中の車をほかの旅行者に貸し出すことによって、その車から安全に収益を上げる方法を提供している。すべてのレンタルには100万ドルまでの保険が付く。また、レンタル車の利用者は、借りた車を酷使して映画「ワイルド・スピード」のまね事をしようとするような人物ではないことが、事前に確認されている。 自分の車をレンタルに提供すると、FlightCarの用意した駐車場に無料で駐車す

2011年10月のサービス開始からすでに無料会員が100万人を突破。受験生向け教育ビジネスとしては破格の安さ、月々980円という価格で既存の塾・予備校業界に切り込む。この安さを可能にしたビジネスモデルとは何か。責任者であるリクルート・マーケティングパートナーズ執行役員の山口文洋さんに聞いた。 スタートは、「すべてのまなびをすべての人々に届けたい」という思い ――まず受験サプリの仕組みから教えて下さい。 山口：受験サプリはオンライン予備校サービスです。生徒はいつでもどこでも好きな時間に好きな授業をオンラインで受講することができます。有料会員と無料会員がありますが、有料でも月々980円です。一般的に高校三年生が塾に通うと年間30～50万円かかりますが、受験サプリは１万円程度。 ――確かに破壊的と言える価格設定ですね。どういう背景からこの事業を始めようと思われたのでしょうか。 山口：元々、私はリ