2018年10月23日620kgまで積載できるエレベータ。悪いことばかり考えるのも客観的でないことがわかる。数を打つと、大きいもとと小さいものが打ち消しあう。良いことと悪いことが打ち消しあって平均に収まる。確率変数が大量(\(n\)個)にあったとき、それらが全て同じ分布に独立に従うとして、その分布の平均が\(\mu\)、分散が\(\sigma^2\)だとする。\sigma\end{eqnarray}人間1人の体重が平均65.0kg、標準偏差が6.0kgだとすると、9人の平均は人数に比例して580kg。人数の増加にしたがって順当に見積もりが増える。どれぐらい上にマージンが必要かというと..標準偏差は\(\sqrt{9}*6=18.0\)kg。最大積載重量が600kgであったとしても\(+1\sigma\)の範囲に収まる!620kgあれば、\(+2\sigma\)も収まる。振れ幅は\(\sqrt{n}\)に比例する。\(n\)が大きくなっても大して振れ幅は大きくならない。体重の振れ幅については結局謎のまま。床面積あたりにするとキツキツになる模様。定員、というソフトリミットは目安でしかないんだな。真実の母平均に対して正規分布に従う計測誤差を含む分布を観測しているのと同じ。背後に正規分布に従う母集団があるとして、そこからあるデータ\(x\)が観測されたとする。観測されたデータ\(x\)から、母集団を推測しようとする試みについてまとめてみる。データと自己相関係数、コレログラムについてまとめてみる。時間の経過と共に得られた\(n\)個のデータ\(x_1,x_2,\cdots,x_n\)(時系列データ)があるとする。記憶が定かなうちに思いの丈を書き出してみるテスト。俯瞰してみると面白い。(+S3)やりたいことは以下の2つ。x_0},\frac{\p...勾配の可視化2変数関数\(f(x_0,x_1)\)を各変数で偏微分する。この世界に中途半端に金をかけることの無意味さを理解したつもり。そのお...おっさんが数値微分を復習する引き続き、ゼロDの写経を続ける。今回は、学生の頃が懐かしい懐ワード、数値微分。Deepに入れないけれどおっさんの復習。近所の多摩川がマジで溢れそうでそれどころではなく......MNISTの手書き文字認識用データ取得クラスの作成MNISTから手書き文字認識用のデータセットをロードするクラスを作ってみた。出力層の総和を1にするように調整できれば、出力層を確率としてとらえることができるようになる。順伝搬(forward)はNumpyの積和計算を使って超絶簡単に記述できる。どちらの状態でもない過渡状態を経て状態が遷移するみたい。今回知...ansibleでaws-cliをインストやりたいことは以下の2つ。AFFINGER4.。