Deep Learningの訓練終了など任意のメッセージを特定のSlackチャネルに投稿できるボットを作りました。 Yatta Kun プログラミングは不要で curl というコマンドラインツールから簡単に投稿できるので非常に便利です。可愛いくて便利なので作り方を紹介します。 職場などでみんなが使っているワークスペースで実験すると迷惑がかかる可能性があるので、最初は個人の実験用ワークスペースを作ってしまうのが良いと思います。無料でできます。 1. Incoming Webhookをインストール SlackアプリのページからIncoming Webhookをインストールします。Slackアプリページは、 https://[workspace name].slack.com/apps/ から行けます。 workspace name はワークスペース名です。 Incoming Webhook で
number_botに現れるいろんな数。Wikipediaだけではわかりにくいものも多いので、ちょっと紹介したいと思います。 青字で数の定義、緑字で実例の部分を強調しています。 素数 Prime number 素数とは、1とその数自身以外に正の約数がない（つまり1とその数以外のどんな自然数によっても割り切れない）、1 より大きな自然数のこと。 (中略) 整数の中で、あるいは実数の中での素数の分布の様子は高度に非自明で、リーマン予想のような現代数学の重要な問題との興味深い結びつきが発見されている。 素数 - Wikipedia さすがにこれは解説の必要はないかな、と思いますが。number_botの中で一番現れる数です。 素数の分布は上の引用文にもあるように一定ではありません。n番目の素数とn+1番目の素数の間隔は、nが大きくなるほど開く傾向がありますが、一様に大きくなっていくわけではありま
TIMESTAMP 08/11/2009. The original Mandelbrot is an amazing object that has captured the public's imagination for 30 years with its cascading patterns and hypnotically colourful detail. It's known as a 'fractal' - a type of shape that yields (sometimes elaborate) detail forever, no matter how far you 'zoom' into it (think of the trunk of a tree sprouting branches, which in turn split off into smal
ベイジアンフィルタとかベイズ理論とかを勉強するにあたって、最初はなんだかよくわからないと思うので、 そんな人にお勧めのサイトを書き残しておきます。 @IT スパム対策の基本技術解説（前編）綱引きに蛇口当てゲーム？！楽しく学ぶベイズフィルターの仕組み http://www.atmarkit.co.jp/fsecurity/special/107bayes/bayes01.html いくつかの絵でわかりやすく解説してあります。 自分がしるかぎり、最もわかりやすく親切に解説してる記事です。数学とかさっぱりわからない人はまずここから読み始めるといいでしょう。 茨城大学情報工学科の教授のページから http://jubilo.cis.ibaraki.ac.jp/~isemba/KAKURITU/221.pdf PDFですが、これもわかりやすくまとまってます。 初心者でも理解しやすいし例題がいくつかあ
DimensionsとはフランスのJos Leys, Etienne Ghys, Aurelien Alvarezさん達が作成された数学教育用の動画です。全9章で、1章あたり14分ほどあります。射影幾何、多胞体、複素数、トポロジーがCGで分かりやすく解説されています(といっても、最後の方になると難しくなってきますが、特にファイブレーションなんて聞いたこともない単語です。)。 第1章 2次元 第2章 3次元 第3章 第4次元 第4章 第4次元 第5章 複素数 第6章 複素数 第7章 ファイブレーション 第8章 ファイブレーション 第9章 証明 動画のライセンスがCreative Commons(BY-NC-ND)になっていましたので、ニコニコ動画にアップロードしてみました。日本語版に字幕をつけています。字幕の翻訳とナレーションを担当されているのは、東京大学の坪井俊先生です。お疲れ様でした。
エンリコ・フェルミ 「富士山を動かすのには何年くらいかかるか」「日本に蚊は何匹くらいいるだろうか」「長野に蕎麦屋は何軒くらいあるだろうか」 こんなことを聞かれても、答えはなかなか見つかりませんし（最近はネットで「フェルミ推定」と入れると出てきたりしますが）、ちょっと試してみるというのも困難です。そこで、仮定や推定をいくつも組み合わせて「概ねどのくらいになるか」ということを見積もることが必要です。このような問題を物理学者のエンリコ・フェルミにちなんでフェルミ推定（あるいはフェルミ問題）といいます。 エンリコ・フェルミは1901年にイタリアで生まれ、1938年にノーベル物理学賞を受賞しました。フェルミは妻のローラがユダヤ人であったため、ムッソリーニ政権下のイタリアには戻らず、ノーベル賞を受賞したストックホルムから、そのまま家族とともにアメリカに亡命し、コロンビア大学で物理学教授の職を得ます。そ
□ 各章の PDF を見る （ Adobe Reader 5.0 以上 が必要 ） ( 更新：2008.03.12 ) 第 1 章 数 第 2 章 方程式 第 3 章 関数とグラフ 第 4 章 三角関数 第 5 章 平面図形とその方程式 第 6 章 指数関数・対数関数 第 7 章 平面ベクトル 第 8 章 空間ベクトル 第 9 章 行列と線形変換 第 10 章 複素数 第 11 章 数列 第 12 章 微分−基礎編 第 13 章 微分−発展編 第 14 章 積分 第 15 章 確率・統計 □ きっちりと読む全章 PDF HSmath.pdf のダウンロード（※印刷は出来ません） □ この箇所は誤りか？ 『高校数学＋α 』の訂正 （訂正箇所が実物大で印刷可能です)． ■ 出版情報を見る注文・在庫確認 など ( 共立出版 より出版(^^)/~~~ )
お知らせ † ベイズウィキの置き場をNAIST（http://hawaii.aist-nara.ac.jp/~shige-o/pukiwiki/index.php） から京都大学のサーバー上 （http://hawaii.sys.i.kyoto-u.ac.jp/~oba/bayeswiki/index.php）に移動しました. 2008/08/01 スパム対策に設置した併設会議場のほうのスパムがひどくなってきたので、 スパム対策を強化した本家pukiwiki のほうをメインとするべく整備中です。 2007/05/18 コメントスパム対策のために、合言葉を設定しました。 コメントを書き込むときには お名前欄に自分のハンドル名とともに bayes と半角英字で書き込む ようにして下さい。 2007/05/09 投稿や編集にパスワードを要求するようにしました。 ユーザー名、パスワードともに英小文
はじめに [更新: 2013/4/22]いくつか更新しました。 [/更新] §1では、グラフ理論のWWW上の資料で「これは良かった。役に立った。」と思えるものをご紹介します。 どちらかというと、グラフアルゴリズムより数学としてのグラフ理論を意識した資料を選びました。 §2では、グラフアルゴリズム等を含むより専門的な書籍をご紹介します。 1. グラフ理論のサイト Reinhard Diestel, Graph Theory Electronic Edition http://diestel-graph-theory.com/basic.html ディーステル先生のグラフ理論のテキストのpdf版です。基礎から応用まで丁寧に書いてあります。 応用についてはほとんど書かれておりませんが、その分数学的な色彩が強い本です。 目次 1. The Basics: グラフの基礎です。次数やパス等の基本的な定
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確率論と統計学は俺がまとめるから、他の分野はお前らの仕事な。 確率論 Index of /HOME/higuchi/h18kogi 確率空間 生成されたσ-加法族 確率の基本的性質 確率変数とその分布 分布の例 分布関数 期待値、分散、モーメント 期待値の性質 独立確率変数列の極限定理 大数の弱法則(Weak Law of Large Numbers) 確率1でおこること 大数の強法則 中心極限定理 特性関数 Higuchi's Page Brown運動 Brown運動のモーメントの計算 連続性 Brown運動の構成:Gauss系として Brown運動に関する確率積分 空間L^2の元の確率積分 伊藤の公式(Ito formula) 日本女子大学理学部数物科学科の今野良彦先生のところにあった資料 最尤法とその計算アルゴリズム 収束のモード 大数の法則と中心極限定理 指数分布族モデルにおける最
情報理論（じょうほうりろん、英: Information theory）は、情報・通信を数学的に論じる学問である。応用数学の中でもデータの定量化に関する分野であり、可能な限り多くのデータを媒体に格納したり通信路で送ったりすることを目的としている。情報エントロピーとして知られるデータの尺度は、データの格納や通信に必要とされる平均ビット数で表現される。例えば、日々の天気が3ビットのエントロピーで表されるなら、十分な日数の観測を経て、日々の天気を表現するには「平均で」約3ビット/日（各ビットの値は 0 か 1）と言うことができる。 情報理論の基本的な応用としては、ZIP形式（可逆圧縮）、MP3（非可逆圧縮）、DSL（伝送路符号化）などがある。この分野は、数学、統計学、計算機科学、物理学、神経科学、電子工学などの交差する学際領域でもある。その影響は、ボイジャー計画の深宇宙探査の成功、CDの発明、携
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カルバック・ライブラー情報量（カルバック・ライブラーじょうほうりょう、英: Kullback–Leibler divergence）は2つの確率分布の差異を計る尺度である。 確率論と情報理論で利用され様々な呼び名がある。以下はその一例である： カルバック・ライブラー・ダイバージェンス（KLダイバージェンス） 情報ダイバージェンス（英: information divergence） 情報利得（英: information gain） 相対エントロピー（英: relative entropy） カルバック・ライブラー距離 ただしこの計量は距離の公理を満たさないので、数学的な意味での距離ではない。 応用上は、「真の」確率分布 P とそれ以外の任意の確率分布 Q に対するカルバック・ライブラー情報量が計算される事が多い。たとえば P はデータ、観測値、正確に計算で求められた確率分布などを表し、Q
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "ラグランジュの未定乗数法" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2011年7月) ラグランジュの未定乗数法（ラグランジュのみていじょうすうほう、英: method of Lagrange multiplier）とは、束縛条件のもとで最適化を行うための数学（解析学）的な方法である。いくつかの変数に対して、いくつかの関数の値を固定するという束縛条件のもとで、別のある1つの関数の極値を求めるという問題を考える。各束縛条件に対して定数（未定乗数、Lagrange multiplier）を用意し、これらを係数とする線形結合を新しい関数
この記事には参考文献や外部リンクの一覧が含まれていますが、脚注によって参照されておらず、情報源が不明瞭です。 脚注を導入して、記事の信頼性向上にご協力ください。（2015年12月） log n! と n log n − n は n → ∞ のとき漸近する スターリングの近似（英: Stirling's approximation）またはスターリングの公式（英: Stirling's formula）は、階乗、あるいはその拡張の一つであるガンマ関数の漸近近似である。名称は数学者ジェイムズ・スターリング（英語版）にちなむ。 スターリングの近似は精度に応じていくつかの形がある。応用上よく使われる形の公式は、ランダウの記号を用いて、 である。O(log n) における次の項は (1/2)log 2πn である。故に、次によい近似の漸近公式（英語版）は である[1]。（ここで記号 は両辺の比が（n
情報量（じょうほうりょう）やエントロピー（英: entropy）は、情報理論の概念で、あるできごと（事象）が起きた際、それがどれほど起こりにくいかを表す尺度である。ありふれたできごと（たとえば「風の音」）が起こったことを知ってもそれはたいした「情報」にはならないが、逆に珍しいできごと（たとえば「曲の演奏」）が起これば、それはより多くの「情報」を含んでいると考えられる。情報量はそのできごとが本質的にどの程度の情報を持つかの尺度であるとみなすこともできる。 なおここでいう「情報」とは、あくまでそのできごとの起こりにくさ（確率）だけによって決まる数学的な量でしかなく、個人・社会における有用性とは無関係である。たとえば「自分が宝くじに当たった」と「見知らぬAさんが宝くじに当たった」は、前者の方が有用な情報に見えるが、両者の情報量は全く同じである（宝くじが当たる確率は所与条件一定のもとでは誰でも同じ
最尤推定 (さいゆうすいてい): 「最ももっともらしい」パラメーターの推定 「尤」の音読みは「ゆう」，訓読みは「もっともらしい (尤もらしい)」です． 尤度とは，ある確率論的モデルを仮定しているときに，その観測データが得られる確率 (あるいは確率密度) 簡単には，ある観測データに (あるパラメーターのもとで) 確率論的モデルが「どれぐらいあてはまっているか」を確率で表す尺度です 最尤推定とは，尤度を「手持ちの観測データのもとで，あるパラメーター値が得られる確率」とみなして (つまり尤度が未知パラメーターの関数とみなして)，尤度を最大化するようなパラメーター値を探索する推定方法です 最尤推定法を使う手順は 尤度方程式を作る: 確率論的モデルを作り (データがどういう確率分布に従うか，確率分布のパラメーターの関数型はどうなってるか)，それを数式として定義する……これが尤度方程式である 尤度最大
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