今日、登録した店舗からこちらの店舗に移籍しました、というお知らせが届いた。以下のような書き方が王道。確率変数XとYが微妙に連動して動くときに何が起こっているのか。状態空間モデルとベイズ統計で理解が必須なので、全くわからないながらもまとめてみる。共分散と相関係数の定義について過去に書いていた。そもそも共分散が発生するのは、2つの確率変数が連動して動くから。統計の基本中の基本らしい大数の法則。ランダムサンプリングした標本から母集団を推測できる話の根幹。ビッグデータを全量検査しなくても同じかもしれない。参考にした入門書の内容が薄すぎてトレースする意味がなくなってきた。中級書で良かった気がする。kotlinにおける関数の定義方法。標本の平均は母集団の平均\(\mu\)に収束する。一つの統計量である標準偏差はどうか。実は、相互に変換できる値なのだという...。読んでいったら若干感動したのでまとめてみる。サンプルデータへの適用例2019/07/24-クラスタリング生活の記録k-means法を実行する際に妥当なkを決めたいという欲求があります。クラスタ集合の凝集度を定量化することでkと凝集度の関係を得られます。動画が内接するように上下左右に黒帯が出る。機械学習と多変量解析は本質的に同じ。観測された事象から目的変数と説明変数の関係をモデル化する。AWS今後も何度か同じことを調べそうなので忘備録としてまとめておく。stepで記述するが、それぞれ分量が多いので以下の通り章立てを行ってエントリを分割する。\(n\)個の標本について二乗和\(V\)を計算した場合\(V\)はどのような分布をするか。N\)の行列\(A\)を以下の3つに分解する。今回から、atomにmathjax-wrapperを入れてatomで数式入り文章を書いてみる。数式を書くと瞬時にプレビューができて、10倍は速くなった気がする。1時間くらいで書いてみる。そもそもPSRって何の略だろうと調べたがそこから出てこなかった。↓なんじゃないか、という意見あり。正規母集団からの推定をやる前に、正規分布の再生性の理解が必要だったのでまとめてみる。独立な確率変数\(X_1\)、\(X_2\)がそれぞれ確率分布\(g(x)\)、\(h(x)\)に従うとする。確率変数\(X\)を使って表される確率分布の様子を表す指標について。基本的なのが期待値\(E(X)\)であって、次が分散\(V(X)\)。AWS今後も何度か同じことを調べそうなので忘備録としてまとめておく。stepで記述するが、それぞれ分量が多いので以下の通り章立てを行ってエントリを分割する。Flowを理解するために計量テンソルの物理的な意味の理解が不可欠なので数式を追ってみた。時間かかったけど、計量テンソルまではOK。(+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.。