データの分類「これなら分かる最適化数学」p145 について、次のような問題ありました。 一次元なので次は多次元でやります。ええ。[改・例題5.4] それぞれ平均、分散、 の正規分布から独立に発生した個のデータが総数個のデータ{},を観測したとする。 これを…

(())研究でEMアルゴリズムを使うので、資料を集めました。 １０日までにベイズ線形回帰もしたい。"混合ガウスモデルとEM" 結構有名（？）な人工知能に関する断想録"初めてのEMアルゴリズム with R" NAISTの学生の方の日記"ぽんのブログ" エンジニア（？）の…

入力誤差モデルについて p140を参考にして書いた。 まぁサンプルと思ってください。出力誤差モデル→入力x後に誤差が加わったのがyと解釈 入力誤差モデル→真の座標(x,y)にそれぞれ誤差が加わったと解釈どっちが適切かは判断できない。まぁ解釈する側の問題な…

谷川俊太郎詩集 (ハルキ文庫)作者: 谷川俊太郎,中島みゆき,ねじめ正一出版社/メーカー: 角川春樹事務所発売日: 1998/06/01メディア: 文庫購入: 12人 クリック: 147回この商品を含むブログ (23件) を見るこの本です。 以下「手紙」という詩が好きです。谷川俊…

Problem 22 † 5000個以上の名前が書かれている46Kのテキストファイルnames.txt を用いる. まずアルファベット順にソートせよ.のち, 各名前についてアルファベットに値を割り振り, リスト中の出現順の数と掛け合わせることで, 名前のスコアを計算する.たとえ…

Problem 19 † 次の情報が与えられている。1900年1月1日は月曜日である。 9月、4月、6月、11月は30日まであり、2月を除く他の月は31日まである。 2月は28日まであるが、うるう年のときは29日である。 うるう年は西暦が4で割り切れる年に起こる。しかし、西暦…

問題17 1 から 5 までの数字を英単語で書けば one, two, three, four, five であり、全部で 3 + 3 + 5 + 4 + 4 = 19 の文字が使われている。では 1 から 1000 (one thousand) までの数字をすべて英単語で書けば、全部で何文字になるか。注: 空白文字やハイフ…

来週勉強会でやる内容の一部を書きます。 実演は当日やります..... そういえば初めてコメントをもらいました。 嬉しかったです。フィッシャーの判別分析の一通りの流れ 1. 群内分散共分散行列W、群間分散・共分散行列Bを得る 2. を求める。 3. Xの固有値λ(1)…

説明は後日.... ぬむい #-*- encoding: utf-8 -*- import numpy as np from pylab import * p_11=.33 #嘘つきの状態のとき「オオカミがくる」といってくる確率 p_12=.67 #嘘つきの状態のとき「オオカミがくる」といってこない確率 p_21=.75 #正直な状態のと…

これも書き換える予定 いろいろ試したんだけど、スプライン補間がうまくできなくて、値が微妙に異なる感じになってしまった... ちょっと後回しなう。 > beta.select function (quantile1, quantile2) { betaprior1 = function(K, x, p) { m.lo = 0 m.hi = 1 …

Rのpdisc()関数をpythonで書いた。 参考"yuji_nkのメモ" "ハリ・セルダンになりたくて" from numpy import * def pdisc(p,prior, data): p1=[] s=data[0] f=data[1] p1 = p + 0.5*(p==0) - 0.5*(p==1) p1=array(p1) like= s * log(p1) + f * log(1.0-p1) for…

著 J.アルバート「Rで学ぶベイズ統計学入門」のp11に基づいて作成母集団が正規分布と等分散性の標準的な仮説に従わない場合、 t統計量の真の有意水準がどうなるか調べたいとしよう。 一般に真の有意水準は次の条項に依存する. あらかじめ定めた有意水準 母集…

Francisco Pereira, Tom Mitchell , Matthew Botvinick [Machine learning classi␣ers and fMRI: A tutorial overview] NeuroImage 2008John-Dylan Haynes*‡§ and Geraint Rees‡§ [Decoding mental states from brain activity in humans] NEUROIMAGING (200…

[道徳的判断と動因]"前回のまとめ"では、ムーアの未決問題について二つの批判とともに紹介してきました。 その中では、ムーアが取り上げた論証の前提のいづれかに対する批判でした。 つまり、ムーアは自然主義、還元主義から論証の未決性を解決できないと主…

"Mnemonic coding of visual space in the monkey's dorsolateral prefrontal cortex" Abstract 1. An oculomotor delayed-response task was used to examine the spatial memory functions of neurons in primate prefrontal cortex. Monkeys were trained…

これは"vol.3まとめ"の続きです。 リンクの動画が見られなくなってきたのでそのうち他の記事も文章だけにしていくつもりです。例の通り、誤りや適切でない箇所があるかもしれませんそのときは指摘していただけるとうれしいです。[ムーアの未決問題]ムーアの…

さきの章"vol.2"では、 メタ倫理と規範倫理の関係についてまとめました。今回は、Is/Ought問題について纏めたいと思います。 放送は、"v.v.644"です。 ぜひこちらを先にみてください。また、説明が適切ではない、さらには間違っているという場合もあるかもし…

目次 (1)数的同一性（Numerical identity)と質的同一性(Qualitative identity) (2)魂は問題になるだろうか？-分割できるのか、できないのか。 (3)時空的連続性（Spatiotemporal Continuity)と心理的連続性 ( Psychological Continuity) (4)複製問題ー私が二…

今回は、"哲学の「て」v.v.643"の内容を纏めます。ゆうきさん( @yuuki_with2us )がある方からのお願いもあって企画されたものです。 以下のすべてはゆうきさんの放送から僕が抜粋したものです。 これは、放送を見やすいようにまとめたものなので、放送を鑑賞…

先日"@yuuki_with2us"さんのニコニコ生放送を視聴いたしました。 また、"哲学の「て」ぶくろ"で放送が残っています。 とても興味深い内容でしたので、個人的にまとめようと思います。雑多なまとめなので見にくいかもしれません。 そのときはアドバイスを頂け…

実行結果 x[ 0 ]= 0.001 x[ 1 ]= 0.001998 x[ 2 ]= 0.003988015992 x[ 3 ]= 0.0079442234409 x[ 4 ]= 0.0157622255096 x[ 5 ]= 0.0310275555132 x[ 6 ]= 0.0601296926242 x[ 7 ]= 0.113028225378 x[ 8 ]= 0.200505691292 x[ 9 ]= 0.320606318103 x[ 10 ]= 0.…

"PRML合宿まとめサイト" "人工知能の断想録"

jsonpでtwitterAPI利用メモ【jQuery】 : 目指せ1級！30代サラリーマンボルダリング日記 "これでできる！ クロスブラウザJavaScript入門" "Node.jsのために知っておくべきJavaScriptの基本3選" "Knave Web講座" "JavaScriptのいろいろなコーディングルールを…

#-*- coding:utf-8 -*- #Euler21 TOTAL=0 N=10000 def divisor_sum(x): b=0 for i in range(1,x): if x % i == 0: b+=i return b if __name__=="__main__": for a in range(1,N): if divisor_sum(divisor_sum(a))==a and a != divisor_sum(a): TOTAL+=a print…

#Euler6 from numpy import * list=array(array(1,101)) print sum(list)**2 - sum(list*list.T) #-*- coding:utf-8 -*- #Euler7 from numpy import* list=[2] a=1 N=10001 if __name__=="__main__": while size(list)

"Euler1" #-*- coding:utf-8 -*- #Euler1 N=1000 if __name__=="__main__": list=[] for i in range(N): if (i % 3 == 0) or (i % 5==0): list.append(i) print sum(list) max = 999 total = 0 1.upto(max) do |i| if (i % 3 == 0) or (i % 5 ==0) total = i…

#-*- codint:utf-8 -*- #Euler11 from numpy import * A=array([[8,2,22,97,38,15,0,40,0,75,4,5,7,78,52,12,50,77,91,8],[49,49,99,40,17,81,18,57,60,87,17,40,98,43,69,48,4,56,62,0],[81,49,31,73,55,79,14,29,93,71,40,67,53,88,30,3,49,13,36,65],[52,…

出力誤差モデル #-*- coding:utf-8 -*- from scipy import stats import numpy as np from pylab import * u=0 #期待値を0と置く def g(A,B): #正規方程式を解く x_11=np.dot(A,A) x_12=sum(A) x_21=sum(A) x_22=len(A) y_11=np.dot(A,B) y_21=sum(B) A=matr…

ベータ分布の平均を求める。 ここでより、 が示された。

PRMLの演習2.5(標準) 個人的解答ここでxを固定して、t=y+xと置換するととなり、からとなるから、 ここで、xとtの積分順序を交換し、tを固定してと置換すると、となる。 またとなるとき、tはの間をとる任意の変数と考えると、ととれば、任意のxを表現できる。…