機械と学習する
【概要】 「深層学習による自然言語処理」の輪読会をしています 輪読会第4回目は5章が範囲でした 【目次】 はじめに 輪読会記録 資料リンク 第5章の概要 5章全体を通した感想 その他：キャッチアップについて その他：実務での利用について おわりに 参考文献 はじめに 講談社MLPシリーズの「深層学習による自然言語処理」の輪読会をしています。 輪読会の範囲で気になったことや資料のリンクなどをまとめていきます。 輪読会のリンクはこちらです。 learn-stats-ml.connpass.com 「深層学習による自然言語処理」のほか、輪読会を定期開催しているので、気になった方はグループメンバーになってもらえるとうれしいです。 また、Slackのwork groupを用意しているので、参加したい方は何らかの方法で私に連絡ください（輪読会参加してなくてもwelcome）。 【トップに戻る】 輪読会
bitterharvest’s diary
中学校の同期の仲間たちで、歴史散策と称して都内近郊の景勝地を定期的に訪れている。今回は、横浜の山手・山下地区にバラを見に行こうということになったので、その下見に出かけた。 この地域を、いかにも横浜らしいハイカラな街と感じている人も多いだろう。歴史的な建造物があちらこちらに立っていて、西洋館もある。なぜ、このような街並みができたのだろう。 この地域は、かつては居留地と呼ばれていたことを知っている人は少なくなった。子供のころ、お年寄りの人から、居留地と言われてキョトンとしたことを覚えている。そのころは外国の人を多く見かけるので、そのように呼ばれるのだろう程度にしか認識していなかった。 横浜市のデジタルアーカイブに明治23年の地図がある。中央左側の赤色の台形のところが山下居留地で、さらにその左側の同じく赤色で、裾が広がるようになっているところが山手居留地である。 なぜ居留地と呼ばれるようになった
廿TT
要約 ベイズ的にやったとしても、逐次的にABテストの評価をやったらアルファエラーは保たれないよ ベイズ更新 まず、ベイズ更新について簡単に説明しておきます。 ベイズの定理や条件付き確率については他のページを参照してください。 以降、3 つの分布が出て来るのでそれらを区別することが必要です。 : 事前分布(prior distribution)。データの情報を入れる前のパラメータの分布 : 適切な名前が思いつかないので、とりあえず標本分布と呼ぶことにしよう。パラメータを与えたときのデータの分布 : 事後分布(posterior distribution)。データの情報が入ったパラメータの分布 いま、パラメータを確率変数とみて、データを与えたときのパラメータの分布、事後分布を求めたい。 それにはベイズの定理を使います。 ここではクリックとかコンバージョンの「0か1か
井山梃子歴史館
Publickeyの記事をきっかけに話題になっているようです。 www.publickey1.jp ネタ元はHacker Newsなんですかね。 news.ycombinator.com 残念ながら、リンクされているページは開発中のブランチであり、まだSQLite本流にはマージされていません。 また、現状ではマージする予定もありません。 sqlite.org ちなみに、このブランチは楽観的ロックを実装しているので、マージされたとしても使うときにはアプリケーション側でちょっと気を付ける必要がありそうですね。リトライすればいいんですかね？ 皆さん、こんにちは！ 今回のブログでは、私が最近行った28000円の寄付についてお話しします。私は昨年から効果的利他主義に基づいて寄付を続けており、この記事が皆さんに善行を広めるきっかけになればと思っています。 効果的利他主義とは？ 効果的利他主義(Effe
東方算程譚
「新版 独習C#」 山田祥寛 : 翔泳社 ISBN978-4-7981-5382-7 タイトル通り、C#の教本/自習書です。 僕は根っからのC++屋なもんで、ちょっとしたアプリ/ライブラリの類はC++で書いちまう。けどもGUIを伴うアプリあるいは.NETから使えるC++ライブラリのテストとなるとC#もそこそこ書けないと何かと不便です。 C#は15年も前のver.1.1の頃に一冊だけ買い求めました。基本的な文法/構文は現在に至るまで大きく変わることがなかったので古めかしい教本でもさほどの不便を感じてはいなかったのですが、ミョーにまだるっこい、遠回しなC#コードを書いてるんじゃないか、きょうびのC#ならもっと簡潔でエレガントに表現できるんじゃないかと思い始めていたのです。 で、モダンなC#を知ろうと言語仕様書を探してみると、公式のドキュメントはECMA-334でしてこれがC#5留まり、(201
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