参考：「機械学習とパターン認識」(PRML)のアンチョコ by herumi PRML 3章の数式の解説 パターン認識と機械学習(PRML)読書会 #4 に のこのこ行ってきた。おつかれさまでした＞各位 今回は「線形回帰モデル」。 実は、最初にざっと目を通したときに、この章ま…

読書会つながりで。 「パターン認識と機械学習」(PRML)読書会 に ただ今参加中。 「機械学習」の教科書の新定番？ 統計と解析と線形代数ガッッッツリ。 そこらへん研究していた(している)人たちも参加してくれていることもあって、熱くて厳しいツッコミの応…

翔泳社さんから 7/14 に いよいよ出版される「レガシーコード改善ガイド」。レガシーコード改善ガイド (Object Oriented SELECTION)作者: マイケル・C・フェザーズ,ウルシステムズ株式会社,平澤章,越智典子,稲葉信之,田村友彦,小堀真義出版社/メーカー: 翔泳…

訓練データを１個から２５個まで増やしていったときに、回帰関数と予測分布がどう変化していくかのアニメーション。 正解の も描いとけばよかったかなー。

一番は「やっぱりＲ覚えよう……」としみじみ実感したことかもしれない(苦笑)。 というわけで R 始めました。 同じことやっても仕方ないので PRML 3.3.2 のベイズ線形回帰による予測分布をやってみることに。 とはいえ、昨日インストールして、今日 R-Tips を…

こっちが本番。 「パターン認識と機械学習」(PRML) 上巻 p152〜p154 の分布図を書いちゃうところまで含めて Excel でやってみた。 細かい説明は後にして、実際に動いているところを。観測する訓練データが増えていくと、分布が徐々にとがっていく PRML p154 …

「正規分布に従った乱数が欲しいんだけど……。まあなんかスクリプトでも書くか」 「それエクセルで出来るよ」 「Ｒ使えよ」 PRML 読書会に向けて３章予習中。 手を動かさないと理解できない人なので、「σ=0.2 のガウスノイズを加えて人工的な訓練データを」な…

参考：[http //d.hatena.ne.jp/n_shuyo/20110722/prml:title=「機械学習とパターン認識」(PRML)のアンチョコ by herumi]:PRML を読むのに必要な数学を短くまとめたもの PRML タグの付いた記事の検索 この他の PRML 記事一覧 naoya_t さん主催の「パターン認…

bluewind というコマンドラインランチャと DDwin という EPWING 辞書ツールを愛用しているのだが、bluewind はすでに開いているかどうかお構いなしに起動してくれるので、ふと気がつくとタスクバーに DDwin が６つくらい並んでいたりする。 指定したプログラ…

「PostgreSQL で安くて早くてうまい MQ 作ってね」的ミッションがどこからともなく降ってきたので、色々調べて試してみたところ、案外よい方法が見つかったので、まとめてみた。 [4/24] 複数キューを扱う場合の方法を tableoid を利用するように更新。 [4/27…

もっと簡単な方法があるかも、ということでさらしてみる。 Python で DSL 的なものを書くときに*1 class OutputFoo(OutputBase): prop1 = "プロパティとか" def event1(self): # なんか処理 pass みたいのを書かせて、OutputFoo に対して処理をする、という…

主観的な思いを語っただけ、情報量かぎりなくゼロ、しゃべりながら見せること大前提な資料を公開することに抵抗があったんだけど、「いやいや公開するでしょ(恥をかけ〜)」という圧力に負けて、しぶしぶ公開。 しぶしぶと言いながら、当日の雰囲気をせめてす…

前回予告したとおり、Developers' Summit にてレガシーコードについて話させてもらいました。 聞きに来てくださった方、ありがとうございました。 会場も満員、感謝感謝です。 おそれていたとおり、座談会向けのキャラじゃあないことがばれてしまい、他のメ…

"Working Effectively with Legacy Code"、略して WEwLC 本の読書会にのこのこ出席していたのが縁で、デブサミでしゃべることになりました、という告知。 Developers Summit 2009 2/13 14：20〜15：05 「レガシーコード」とはいったい!? 〜あなたも書いてる…