読者です 読者をやめる 読者になる 読者になる

まねごと

Programming / Education / Mathematics の落書き。人の真似事。

くっすんと東京モーターショー

先日の日曜日は、くっすんこと楠田亜衣奈さんのリリースイベントと東京モーターショーに行っていた。

生くっすん最高やった... アンコールのHeart's cryで凄い上がった...FSWで燃やし尽くすかと思ったらこれだからね。ライブ最高。


東京モーターショーは主に日産の自動運転技術に関する説明を聞きに行ってた。ただ、何故かフォルダにはめんこいコンパニオンさんの写真がたくさん...不思議だ


そういえば、コミケ以外でビックサイトに来たのが初めてでちょっと新鮮だった。帰り際、正面階段がレインボーロードしてたのもちょっとよかった。

ポアソン分布と指数分布

世はハロウィンやら文化祭やらで盛り上がっているが、レポートだらけでそれ以外にもいろいろと引き受けてしまっているのでその対応をしている週末。

そんな中、統計の課題を消化している訳だが「ポアソン分布」と「指数分布」の違いがよくわかってなかったため、かなり苦戦していた。自分なりに理解したことをメモしておく。


苦戦したのは、待ち行列に関する問題。解いて得た知見は以下の通り。

ポアソン分布は単位時間当たりの来客数を確率変数とした際に、その確率変数が従う分布

・指数分布は、来客間隔を確率変数とした際に、その確率変数が従う分布

ポアソン分布は離散分布、指数分布は連続分布であることを考えればどっちを使うか迷うことはなさそう。


待ち行列は、応用情報である程度やったけどこのように統計の話題として出されると理解しきれてないことがわかってしまうな。

第204回TOEIC公開テスト

今日は、六会日大前駅そばの日本大学生物資源科学部でTOEIC公開テストを受けてきた。


前日に38度台の熱で丸1日臥せっていた状態からのTOEICだった。朝の時点で36.8度という微妙な状態だったが、5000円をムダにしたくないので突撃。


結果として、リスニング・リーディングともにボロボロですよ。体と一緒だね!


そういえば、今回は久々のマイナーフォームだった。結構TOEIC受けてるけど、今回で2度目だわ。


とりあえず、はよ帰って寝よう。

深層学習1 ~歴史~

確率モデルの講義が今年からリニューアルして、統計的学習理論・深層学習を中心とした授業に変わってた。やったね。


使用する教科書は

www.amazon.co.jp

www.amazon.co.jp

の2冊。


数学的にもなかなか難しいので、ちゃんと整理しよう。まず機械学習の歴史から。


1940年代~ 第1次ニューラルネットワークブーム

D. Hebb. The Organization of Behavior. Wiley, 1949.

F. Rosenblatt. The perceptron: a probabilistic model for information storage and organization in the brain. Psychological review, 65(6):386-408, 1958

脳科学の知見を用いて、人間の学習プロセスを数理モデル化する試みが行われたのがこの頃。(っていうことだと思う)


(駄目だ、熱上がってきたから後で追記しよう)

Hello,はてなブログ2

そういえばソースコードも貼り付けることができたんだっけか。それもテスト。

class Foo:
   def __init__(self):
        print 'Hello'


久々にPythonソースコード書いたけどこれで合ってるか不安。

Hello,はてなブログ

講義や資格試験、その他諸々で勉強したことをまとめることを目的に作ってみた。週1は更新しよう。振り返りは大事。きっと大事。

なぜ、はてなにしたかというと「数式が使えるから」という安易な理由。以下にさっそく数式の表示テスト。




{ \displaystyle
Euler's \  identity
}
{ \displaystyle
  {e} ^ {i \pi} = -1
}