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tak0kadaの何でもノート

発声練習、生存確認用。

医学関連は 医学ノート

「幾何学的に理解する物理数学」を読んだ

サイエンス社SGCライブラリの幾何学的に理解する物理数学を微積分を理解するために読んだ。初心者に分かりやすく、浅く広く勉強するのには便利な教科書だが、誤植(と初学者並に思う)が所々あるので証明の間を埋めるのに少し時間を要した。テンソル、複素解析…

「SCRUM BOOT CAMP THE BOOK」を読んだ

プログラム開発におけるチームマネージメントについて勉強した。 追記: 4つのタイプ別-上手な仕事のお願い方法- : SEのTips工房も面白い

「ロスマンの疫学」第1~3章を読んだ

一人で勉強するのは辛いものだが、後輩が疫学に興味を持っているということなので、ロスマンの疫学の勉強会をすることにした。章末問題があるが、問題と解答が英語だが公開されているので毎回確認していく(が、以下の答えは自分勝手に書いたものなので気にな…

「データ解析の実務プロセス入門」を読んだ

データ解析の実務プロセス入門 | 森北出版株式会社を読んだ。 この本は統計手法についての解説はほとんど含んでいない本で、「数学屋」ではなく「統計屋」のための参考書だと感じた。内容としてはデータ解析の利点、限界の解説や、実際の業務のプロセス全て…

「Cの絵本」第5章~第8章、付録を読んだ

http://takuyaokada.hatenablog.com/entry/20150522/1432221634の続き。

「Cの絵本」第1章~第4章を読んだ

以前「C++の絵本」を読んだが、ポインタ回りの理解が緩い気がするので念のため「Cの絵本」も読んでみる 「C++の絵本」を読んだ - (1章〜5章) 「C++の絵本」を読んだ - (6章〜9章)

「統計的学習の基礎」第2章を読んだ - その1

第2章は教師あり学習の概要。予測と決定理論を区別して理解する。 TDOO: コードの追加

MIKUセミナー2014/12/3

今日のMIKUセミナーは数学で生命の謎を解くの第5章「種の起源」。

MIKUセミナー11/26

今日のMIKUセミナーは「数学で生命の謎を解く」の第4章

MIKUセミナー11/12

今日のMIKUセミナーは「数学で生命の謎を解く」の第3章

MIKUセミナー11/5

「数学で生命の謎を解く」2章。

「統計的学習の基礎」第1章を読んだ

これから水曜日の5時15分から統計基礎勉強会に参加する。題材は「統計的学習の基礎」で、機械学習、データマイニングの教科書らしい。このページをまとめページとして利用する。 目次 サポートページ(英語)

「Learn You a Haskell for Great Good!」第11章を読んだ

第10章は勉強したことを実際に使ってプログラムを書く章であった。実用はともかく新しい概念を勉強したいのでまとめることは時間の関係でパスすることにする。第11章はファンクタ、アプリカティブファンクタである。 ファンクタ、アプリカティブ、モナドにつ…

「Digital Geometry Processing with Discrete Exterior Calculus」第4章を読んだ

第4章は微分幾何とは特に関係がなさそうだが立体の感覚を養うためかオイラー・ポアンカレの定理などトポロジーの話題が出てくる。コーディングの話題もある。

「Learn You a Haskell for Great Good!」第9章を読んだ

第9章はIOの続き。ファイルの読み書き、乱数生成、コマンドライン引数について。前の章と違って具体例が中心である。

「Learn You a Haskell for Great Good!」第8章を読んだ

第8章はIOが何か、IOでできること、IOの実行タイミングについて。

「Digital Geometry Processing with Discrete Exterior Calculus」第3章を読んだ

第3章は外積代数の導入。外積代数は微分幾何と双対?らしい。

「Digital Geometry Processing with Discrete Exterior Calculus」第1、2章を読んだ

(離散)外微分についての調べ物をしている。微分幾何の経験もなく引っかかるところがほとんどないが、とにかくlibDDGの作者のページチュートリアルをこなしていくことにする。最近代数幾何学が流行りらしく、統計が幾何でイメージできるのなら理解したいと思…

「確率と確率過程」を読んだ

ディリクレ過程が分かればLDAなど言語学で使われているモデルが理解できそうなので確率過程を勉強したい。オーム社の確率と確率過程を読んでいる。どうやらマルコフ過程(MCMCで使うやつ)やランダムウォークも理解できそうで去年やっていたことが少し理解でき…

「Probabilistic Programming and Bayesian Methods for Hackers」を読んだ - (5章)

第5章は損失関数について。損失関数の計算に真の値を使わずにどう計算するのか気になっていたが事後分布を使うと知って納得。

「Probabilistic Programming and Bayesian Methods for Hackers」を読んだ - (4章)

4章は大数の法則と大数の法則にまつわる注意点について。

「Probabilistic Programming and Bayesian Methods for Hackers」を読んだ - (3章)

第3章はMCMCの原理について。

「Probabilistic Programming and Bayesian Methods for Hackers」を読んだ - (0 ~ 2章)

MCMCの勉強のためにProbabilistic Programming and Bayesian Methods for Hackersを読んだ。翻訳は終わっていないが、日本語版もある。

「DNA鑑定 - その能力と限界」を読んだ

大学のシラバスコーナーにあった「DNA鑑定 -その能力と限界」を読んだ。10年ほど前の内容で少し古そうと感じることが多かったが、このエントリを書こうとして続編があることに気づいた。絶対に許さない()。

「Learn You a Haskell for Great Good!」第7章を読んだ

第7章は型と型クラスの作りかたがメインでついでにEitherとファンクタの説明がある。

「Learn You a Haskell for Great Good!」第6章を読んだ

第6章はモジュールについて。粗結合なモジュールに分けておくのはどの言語でも同じなのかな。

「Learn You a Haskell for Great Good!」第5章を読んだ

第5章は高階関数について。高階関数はwikipediaによると「関数(手続き)を引数にしたり、あるいは関数(手続き)を戻り値とするような関数のこと」らしい。なるほど分からない。

「Learn You a Haskell for Great Good!」第4章を読んだ

第4章は再帰について。書くことが特に無い。クイックソートだけ実装しておく。 quicksort :: (Ord a) => [a] -> [a] quicksort [] = [] quicksort (x:xs) = quicksort smallerOrEqual ++ [x] ++ quicksort larger where smallerlist = [a | a <- xs, a <= x]…

「Learn You a Haskell for Great Good!」第3章を読んだ

第3章は関数の定義の仕方について。

「Learn You a Haskell for Great Good!」第2章を読んだ

前回のまとめからかなり時間が経ってしまった。勉強会が硬直状態にあるので一気にまとめてしまって何とかしたい。 2章は型について。

統計検定3級の教科書を読んだ

統計の分野で使われる考え方を押さえていく。3級は高校生レベルだが一応確認しておきたかったので日本統計学会公認の教科書を読んだ。

「C++の絵本」を読んだ - (6章〜9章)

「C++の絵本を読んだ」5章までの続き

「C++の絵本」を読んだ - (1章〜5章)

PythonやRなどのスクリプト言語では複雑で時間のかかる処理をC++やCに投げることが多い。C++11は見ている感じでは今までよりもずいぶん書きやすくなっていそうな印象がある。今の隙に勉強しておきたいが、学習コストは低くないので少しずつこまめに勉強する…

2変数の関連 - 「マンガでわかる統計学」第6章

数量データ、カテゴリーデータの関連度を計算する。母集団ではなく、標本についての統計量。 数量データ カテゴリーデータ 数量データ 単相関係数 相関比 カテゴリデータ 相関比 クラメールの連関係数 と書いてある。単相関係数が[-1, 1]、相関比、クラメー…

ヒストグラムのビンの決め方 - 「マンガでわかる統計学」第2章

一般的な統計手法をあまり知らないのは問題なので、「Think Bayes」で挫けたついでに基本のきから積み上げていくこととする。 第2章でヒストグラムについて扱っている。ビンの幅によってかなり恣意的に情報の見た目を弄ることができるので決め方にも一定の規…

オッズとベイズの定理 - 「Think Bayes」第5章

今まで確率を表すのには[0, 1]の範囲の数を使ってきたが、オッズはこれの違った方法の表現。競馬とかでよく聞く表現である。 \[ \begin{align} p(H|D) &= p(D|H)p(H)/p(D)\\ p(\bar{H}|D) &= p(D|\bar{H})p(\bar{H})/p(D) \end{align} \] を片々割って、 \[ …

「Think Stats」第9章を読んだ

最後の1章。本を返却しないといけないので単語を先に調べておく。

「Think Stats」第8章を読んだ

第8章は推定について。MSE、MLE、ベイズ推定、打ち切りがテーマ。

「Think Stats」第7章を読んだ

第7章は仮説検定について。マンガでわかる統計学のレベルにようやく達しつつある。

「Think Stats」第6章を読んだ

第6章は分布の操作について。歪度による記述、畳み込み、中心極限定理について。

「Think Stats」第5章を読んだ

モンティ・ホールはいつも騙されているやつ。ベイズ主義もなかなか理解できていないがこれを機に克服したい。

「Think Stats」第4章を読んだ

分布と確認のためのプロット方法について学ぶ。

「Think Stats」第3章を読んだ

2章の演習のついでにCDFまで進めた。np.randomなどが山場になりそう。

「Learn You a Haskell for Great Good!」第1章を読んだ

復習。2章は短い。関数宣言、リスト、タプル、リスト内包について。 基本的な演算子 四則演算: +、-、*、/はpython3と同じ。破壊的代入はできないので+=などは使えない。 商、余り > div 3 2 1 > mod 4 2 0

「Think Stats」第2章を読んだ

単語をまとめた。2章はプロットが入ってくるので1章よりは手間が掛かりそう。

「Learn You a Haskell for Great Good!」第0章を読んだ

研究室でHaskell勉強会に参加しています。メンバーの都合で開催日が1ヶ月に1回とかになりがちで覚えられなくなってきたのでメモを残します(^_^;)。テキストはすごいHaskellたのしく学ぼうです。learnyouahaskell.comに原書のオンライン板があるのでそれも見…

「Think Stats」第1章を読んだ

統計を勉強するイントロとしてThink Statsを読んでいる。最初は手を動かさず理解だけして最後まで読みきってから復習するつもりだったが、最後2章くらいでついて行けなくなってしまった。これから手を動かして復習するつもり。 ページ数も少ないので英語で構…

力学解答集

前のエントリ力学問題集に解答をつけた。 1 \(x = a\cos\omega t, y = a\cos\omega t, z = ut\)を図示すると下図のようになり、螺旋運動になる。 円筒座標はz軸からの距離\(\rho\)、xy平面においてx軸となす角\(\phi\),z座標\(z\)を用いて表されるので、 \[ …

力学問題集

岩波書店出版の小出先生著、力学より例題を問題形式にして抜粋。 \(x = a\cos(\omega t), y = a\sin(\omega t), z = ut\)で与えられる質点の運動はどのようになっているかシミュレーションせよ。また円筒座標、球座標でも表わせ。 平面上で等速円運動する点…