ネットワーク分析から直感的に理解するTransformerの仕組みと処理の流れ - あつまれ統計の森
グラフ理論と隣接行列 グラフ理論は点と線で物事を表す理論です。たとえば駅の路線図では下記のように駅を点、路線を線で表します。 東京メトロホームページより 上記の路線図では「駅と駅が隣接するかどうか」を中心に取り扱う一方で、それぞれの位置や方角などは厳密に再現はされません。このように、「隣接するかどうか」のみに着目して物事を表す際の理論を「グラフ理論」といいます。 グラフ理論では点をノード(node)、線をエッジ(edge)、全体をグラフ(graph)と定義します。数式で表すと$G = (V,E)$のように表しますが、$V$が頂点のVertice、$E$がEdge、$G$がGraphであるとそれぞれ解釈すると良いです。 グラフの表記法に関しては主に$2$通りあり、「①図を用いる」と「②隣接行列を用いる」をそれぞれ抑えておくと良いです。例があるとわかりやすいので下記のWikipediaの例を元
鬼束7段 on Twitter: "Photoshopが発売された年からアメリカではUFOの発見報告が爆発的に増加したというこのグラフ、めちゃくちゃ好き。 https://t.co/87XYntsu1z"
Photoshopが発売された年からアメリカではUFOの発見報告が爆発的に増加したというこのグラフ、めちゃくちゃ好き。 https://t.co/87XYntsu1z
DBのテーブル数、カラム数、コメント数をMackerelに登録するrake task作った - patorashのブログ
先日のOSO2020で、はてなの吉田さん(id:syou6162)がカラムのコメント数をMackerelのサービスメトリックとして登録して可視化したという話をして感銘を受けたので早速rake taskを作ってみた。 なお、先日の記事。 patorash.hatenablog.com 言及されていたのは、スライドのここ。一番下に書いてありますね。 オープンセミナー岡山 これから始めるデータ活用 from syou6162 ところで私はMackerel初心者です 会社ではMackerel使っているし、私自身も一応恩恵は受けているのですが、Herokuを使っているから外形監視くらいなもんで、じゃあどうやって可視化したらええねん？っていうところで、早速家にあるMackerelサーバ監視入門を引っ張り出したわけです。1回は読んだんですよ！なかなか使う機会がないだけで！ Mackerel サーバ監視[
(元)データサイエンティストらしく、見える化をしてみたって話 - ecbeing labs（イーシービーイング・ラボ）
この記事は前回（TSTSTS）の続きです。 前回の記事は ↓↓↓↓↓こちら↓↓↓↓↓ blog.ecbeing.tech はじめに ブンブンHello World. 最近はフロントエンドよりのコーディングにハマりつつある開発です。 どうせフロントエンドやるなら、見た目に凝った何かを入れたい。 だってフロントエンドだもの。 そんな感じで今回は、実行結果をグラフにしてそれっぽい感じにする方法をまとめたいと思います。 見える化、出来ていますか？ はじめに 前回までのあらすじ TS入門してみた 課題点 vue-chartjs Vue.js vue-chartjs 何はともあれ実装 環境構築 vue-chartjsのコーディング 合☆体 結果 おわりに 前回までのあらすじ 多くの方にご覧いただけいるようで、感謝の極みです。 前回の記事を簡単に一言で説明すると、TypeScriptに入門してみました。
ゼロから作るDeep Learningで素人がつまずいたことメモ:5章 - Qiita
はじめに ふと思い立って勉強を始めた「ゼロから作るDeep LearningーーPythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」の5章で私がつまずいたことのメモです。 実行環境はmacOS Mojave + Anaconda 2019.10、Pythonのバージョンは3.7.4です。詳細はこのメモの1章をご参照ください。 （このメモの他の章へ：1章 / 2章 / 3章 / 4章 / 5章 / 6章 / 7章 / 8章 / まとめ） 5章 誤差逆伝播法 この章は、ニューラルネットワークの学習において重みパラメーターの算出を高速化するための、誤差逆伝播法についての説明です。 ちなみにこの「伝播」（でんぱ）という言葉はPropagetionの訳なのですが、「伝搬」（でんぱん）と訳されることもあって日本語は混沌としています。この辺りを調べたブログの記事を見つけましたので、興味のある方は 歩いたら
データの集計は、ExcelよりPython使ったほうが100倍早い（pandas-profiling, pixiedust） - Qiita
データの集計は、ExcelよりPython使ったほうが100倍早い（pandas-profiling, pixiedust）Pythonpandasデータ分析データ可視化pandas-profiling Pythonのpandas-profilingと、pixiedustの2つのライブラリを使うと、データの集計・グラフの作成が、感動的なほど早く終わることを実感したので共有します。 Excelでデータ集計・グラフ作成した場合と比較すると、体感で100倍くらい早く終わります（誇張ではなく） Pythonで爆速でデータ集計する方法（体感所要時間：5分） 前提： 以下の環境が整備されていることは、前提とします。 Pythonのインストール（約30分） データ分析に必要な各種ライブラリのインストール（約30分） →numpy, matplotlib, pandas, jupyter など →Anac
CASIO カラーグラフ関数電卓 fx-CG50
描画がかんたんでわかりやすい カシオの3Dグラフ機能 業界初※ 内蔵されたテンプレートと回転体グラフ描画機能の採用で、3Dグラフを簡単に描画。 さらに、立体を回転させて様々な角度から確認ができるので形状の理解も容易です。 ※電子式卓上計算機（ハードウェア）の機能として業界初。当社調べ。2017年9月現在。 カラー液晶 3Dグラフや2Dグラフをカラー表示。グラフ式や数表から描画されるグラフをわかりやすく同じ色で表示できます。 ※式や数値、グラフの色などは、【ブラック、ブルー、レッド、マゼンタ、グリーン、シアン、イエロー、ホワイト】から選ぶことができます。
Pythonで株価を機械学習モデルに投入して、グラフに表示してみる - Qiita
はじめに 最近の個人的なブームはブロックチェーン・仮想通貨です。 それに伴って（？）仮想通貨など考えるならば、株価を、機械学習で予測することのほうが良いのではないかと思い立った次第です。 とりあえず、データを集めて、それを機械学習のライブラリ（scikit-learnのSVM）に投入してモデルごとの結果を図示化を行いました。 厳密にいえば、今回のものは将来予測ではなく最適収斂モデルなので微妙に違うところもありますが。。 しかしこれは第一弾で、投入データを増やす、モデルをKeras,Tensorflow,chainerなどのやつにする、海外の文献をあさるなど今後に取りうる方針はいろいろありますが、まずはメモ書き残し用途です。 結果 ソースコード import csv import numpy as np from sklearn.svm import SVR import matplotli
「先輩のExcelグラフ、ダサいですね」とデザイナーが言ってきたので教えを請うたら恋が始まった
『Soldi』は、複数の企業と提携し情報を提供しており、当サイトを経由して商品への申込みがあった場合には、各企業から報酬を受け取ることがあります。ただし当サイト内のランキングや商品の評価に関して、提携の有無や支払いの有無が影響を及ぼすことはございません。また当サイトで得た収益は、サイトを訪れる皆様により役立つコンテンツを提供するために、情報の品質向上・ランキング精度の向上等に還元しております。 社内・社外向け問わず、資料作りで大活躍するのが Excelのグラフ。 Excelのデフォルト機能でさくっと作ったグラフでも結構いい感じに仕上がるので、「俺の資料、結構イケてるじゃん」と思っていました。 ところがある日の残業中、私が翌日の会議用資料の最終見直しをしていた時のことです。 私の後ろを通りかかったデザイナーのP子さんがぼそっとつぶやいた一言が、グサッと胸に刺さりました。 ※P子さんはこんな感
プリキュアのカップリングタグの集計結果。 - プリキュアの数字ブログ
現在、ねとらぼ様にて「サラリーマン、プリキュアを語る」という「キラキラ☆プリキュアアラモード」の感想を主体とした連載記事を書いています。 その3回目「プリキュアが「手をつなぐ」意味とは？」を書いたのですけど（2017年10月12日公開） その時に何の因果かピクシブにおける「キラキラ☆プリキュアアラモードのカップリングタグの集計」をしたのですよね。 その時についでに他のプリキュアシリーズもデータをとっておいたので、まとめておきます。 （「ゆかあき」とか「ひびかな」とかのカップリング表記がお嫌いな方は引き返してください。 また、あくまで集計したデータは、ただそこに数字があるだけで、人気の指標や、他のカップリングの否定につながるものではありません。ただ、そこに数字があるだけです。ご了承ください） （収集方法） サイトPIXIV（ピクシブ）の「タグ検索」を行い集計しました。（2017年10月8日1
荒ぶるマシン - 『かなり』
どうも、坂津です。 ダイエット開始、２週間が経過しました。 結論から申しますと、目標に届かずです。 １ヶ月で10kg減らそうとしてるので、現時点で５ｋｇは減ってないと。 でも最初の１週間で２ｋｇ、次の１週間で１ｋｇしか減っていません。 ２週間で３ｋｇ。 ぐぬぬ。 毎日毎日100ｇ前後を刻むように、グラフとしては減っていってます。 毎日必ず「減って」はいるのです。 しかしそのグラフの勾配が緩やかすぎる！ と、嘆いていたら。 妻「増えてないんでしょ？」 私「まぁね」 妻「それってすごいことだよ」 私「え？ダイエットしてんだから減るのが普通じゃん」 妻「これだから初心者は・・・」 私「どゆこと？」 妻「ダイエットはね、増減を繰り返しながら結果的に右肩下がりになるのが普通なの。ずっと減り続けるなんて、奇跡だよ？」 初めて行った釣りで大物が釣れる 初めて打ったパチンコで大当たりする 初めて書いた本が
あらゆるデータを可視化するTensorBoard徹底入門
TensorBoardの主要機能 折れ線グラフ 画像 音声 ヒストグラム 計算グラフ 次元削減のプロット TensorBoardの読み方 シンボルの意味 name scopeとnode グラフの色 Structure View Device View 計算時間・メモリ テンソルの次元数 Summary Operation scalar histogram image audio 可視化してみる ハイパーパラメータの探索 Embedding Visualization メタデータファイルの作り方 スプライト画像の作り方 ラベルによる色分け t-SNEとPCA まとめ TensorFlowの優れた機能として、TensorBoardによる充実した可視化環境が挙げられます。TensorBoardがあれば、ニューラルネットワークの学習が上手くいかないときに、俯瞰してネットワークを表示したり、様々なデ
就職や転職を考える上で参考になる「将来的に機械により自動化する可能性のある職業」をまとめた圧巻のデータ
By Kyle Welsby もしも就職や転職について考えているなら、「機械による自動化が未来の職業にどのような影響を与えるか？」について考えてみることは価値のあることかもしれません。人工知能(AI)やロボットなどの最先端技術は労働市場に大きな影響を与えるようになってきており、いくつかの職業が人の手を必要としなくなる可能性は十分にあります。 Four fundamentals of workplace automation | McKinsey & Company http://www.mckinsey.com/business-functions/digital-mckinsey/our-insights/four-fundamentals-of-workplace-automation How Soon Before Your Job Is Done By A Robot? This
wassup?
TODO多めのまま公開します。別に書いてた下書きが消えたので。 定理証明のコンテストシステムを作って、今日の夕方に第1回のコンテストを開催していた。https://t.co/8vi0dWszRW— あしぃ (@asi1024) 2019年8月18日 これです。 定理証明コンテストとは, 定理証明支援系を用いて与えられた定理に対して証明を与えるコンテストです。 現在コンテストサイトに実装されている支援系はCoqです。 Coqで解く問題の見た目はこんなかんじです。 Definition task := forall n m, n * S m = n + n * m. Theorem solution: task. Proof. unfold task. (* FILL IN HERE *) Qed. これはn×(m+1)とn+(n×m)が任意の自然数n,mについて等しいことを示せというものです
何月何日何時にどこにいたか全部自動で記録しといてくれるアプリLifycycle - ごりゅご.com
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直感的なグラフを簡単に作れるウェブアプリ - 詩と創作・思索のひろば
を作った。どうぞご利用ください。 The Beautiful Graph Maker 下の画像のようなグラフを簡単に生成できます。🙁 から 😊 になったことがひと目でわかりますね。説得力もあるのではないでしょうか。 矢印やY軸のラベルはクリックで変更できます。 実装には Elm を使ってみた。アーキテクチャが強制されるせいか、予想以上に書きやすかった。prompt() したいだけのところが妙に面倒で window.prompt() in Elm を参考に JavaScript も書くはめになった。あと画像ダウンロードのとこも生 JS です……。 GitHub - motemen/beautiful-graph-maker
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pixelaでPCの利用状況を可視化する - Qiita
TechCrunch
長文日記
【複数の要素もひと目で分かる】Google Apps Scriptで複数系列のグラフ作成する方法
