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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、 …

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 …

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 …

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 …

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 …

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。 …

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 …

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 …

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 …

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 …

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 …

AES-256のEncrypter/Decripterを作る必要が出てきたので調べてみた。暗号素人が調べたところでその本質を理解できる訳ないのだが、本質の理解は難解な1次情報を読むことが必須だし、一般 …

ベイズの定理の例 以前、確率の乗法定理と共にベイズの定理の導出をおこなった。 ちょっと慣れておきたいので、ベイズの定理を持ち出して問題を解いてみる。 18歳未満の子供が病気Dに罹患する確率は10%であ …

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 …

ジェネリック プライマリコンストラクタで受け取った文字列をプロパティとして持つオブジェクトを作成し、 その文字列を取得するコードは以下の通り。普通。 [crayon-5f0c8e1265e555572 …

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 …

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 …

確率密度関数を扱わないで正規分布をうまく説明する本を読んだので、 理解のためにまとめてみる。 標準正規分布 平均が0、標準偏差が1である分布をもつデータセットについて度数分布表を書くとする。 データセ …

アウトプットによる記憶の定着の意味で超入門書をトレースして書き起こす。 超入門が終わったら中級書に着手。 変数と型宣言 変数は宣言して使う。構文がまんまDelphiみたい。 kotlinは行末セミコロ …

真の\(\mu\)、\(\sigma\)があるものとしてデータ\(\boldsymbol{x}=(x_1,x_2,\cdots,x_n)\)が最も起こりやすくなるように \(\mu\)、\(\sigm …