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向ヶ丘遊園にANYTIME FITNESSが出来ていたことがわかって、ほぼ毎日通ってるんだけども、 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。 利用規約第12条に基づく …

HTTPSを強制するために .htaccess に細工をするのは有名。例えば以下のような書き方が王道。

これをそのままElasticB …

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。 2次元確率分布の共分散と相関係数は次回で、まずは確率 …

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。 2つの確率変数が独立している場合は、共分散、相関係数共にゼロ。 共分散の定義 まず、 …

統計の基本中の基本らしい もう、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。 不明な母集団から …

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。 いきなり中級書で良かった気がする。 関数 kotlinにおける関数の定義方法。 これもDelphiっぽいけどDelphiの特殊な部分 …

平均\(\mu\)、標準偏差\(\sigma\)からなる母集団から標本を取り出したとき、 標本の平均は母集団の平均\(\mu\)に収束する。 では、もう一つの統計量である標準偏差はどうか。 意外と簡単 …

期待値、分散、歪度、尖度…、確率分布を形成する確率密度関数の特徴を表す値で、 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。 40近いオッ …

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。 複数のkについてkと凝集度の関係を取得し、 そこから妥当な …

YouTubeの動画は16:9なので、16:9以外のアスペクト比にすると、 動画が内接するように上下左右に黒帯が出る。 アスペクト比を変えた矩形にクリッピングして、 それをレスポンシブにする例がなかっ …

機械学習と多変量解析は本質的に同じ。 重回帰分析 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。 目的変数 = a×説明変数1+b×説明変数2+c×説明変数3+d 機械学習 大量のデータを …

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。手順をstep by 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。 VPC構築編 VPCの作成 …

母平均\(\mu\)、標準偏差\(\sigma\)の正規分布から\(n\)個の標本を無作為抽出したとき、 \(n\)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。 …

特異値分解 \(M \times N\)の行列\(A\)を以下の3つに分解する。 \(M \times M\)の直行行列\(V\) \(M \times N\)の対角行列\(S\) \(N \time …

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。 母集団の\ …

What’s PSR-4 ? 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。 PHP Standard Recommendation …

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。 各 …

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。 最も基本的なのが期待値\(E(X)\)であって、次が分散\(V(X)\)。 さらに、期待値\(E(X)\)を中心として左右のどちら …

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。手順をstep by 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。 VPC構築編 VPCの作成 …

はじめに Tensor 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。ちょっと時間かかったけど、計量テンソルまではOK。スカラー、ベクトルを説明するまではまだ …