タグ

勉強に関するvabo-spaceのブックマーク (5)

  • 150 分で学ぶ高校数学の基礎

    [重要なお知らせ (2023/8/12)] 現在,スライドの p.10 に不十分な記述があります.ルートの答えは 0 以上の数に限定することに注意してください (たとえば -3 を 2 乗しても 9 ですが,ルート 9 は -3 ではありません).なお,現在筆者のパソコンが修理中でデータがないので,修正は 1 週間後となります. [目次] 第1章 数学の基礎知識(p.5~) 第2章 場合の数(p.31~) 第3章 確率と期待値(p.56~) 第4章 統計的な解析(p.69~) 第5章 いろいろな関数(p.103~) 第6章 三角比と三角関数(p.141~) 第7章 証明のやり方(p.160~) 第8章 ベクトル(p.187~) 第9章 微分法と積分法(p.205~) 第10章 その他のトピック(p.240~) スライドのまとめ(p.254~)

    150 分で学ぶ高校数学の基礎
  • はじめるDeep learning - Qiita

    そうだ、Deep learningをやろう。そんなあなたへ送る解説記事です。 そう言いながらも私自身勉強しながら書いているので誤記や勘違いなどがあるかもしれません。もし見つけたらご連絡ください。 Deep learningとは こちらのスライドがとてもよくまとまっています。 Deep learning つまるところ、Deep learningの特徴は「特徴の抽出までやってくれる」という点に尽きると思います。 例えば相撲取りを判定するモデルを構築するとしたら、普通は「腰回りサイズ」「マゲの有無」「和装か否か」といった特徴を定義して、それを元にモデルを構築することになります。ちょうど関数の引数を決めるようなイメージです。 ところが、Deep learningではこの特徴抽出もモデルにやらせてしまいます。というか、そのために多層、つまりDeepになっています。 具体的には頭のあたりの特徴、腰のあ

    はじめるDeep learning - Qiita
  • 機械学習の情報を手法を中心にざっくり整理 - Qiita

    概要 自分用のメモとして、機械学習に関する情報を浅く ( それなりに ) 広くをモットーに、ざっくり整理してみました。 少しでも、他の方の理解に役立ったら嬉しいです。 機械学習とは コンピュータプログラムが経験によって自動的に出力結果を改善していく仕組み。 機械学習の代表的な手法について記載します。 1.教師あり学習 2.教師なし学習 3.強化学習 に分けて記載しました。 ※概要説明は一例です。 1.教師あり学習 1-1.線形回帰 予測したい値を算出する式を連続する多項式として表し、各係数を最小二乗法や最尤推定法で求めることでモデルとなる式を決定する Pythonライブラリ:scikit-learn(sklearn.linear_model.LinearRegression) 参考:最小二乗法による線形回帰のアルゴリズム (自身のQiitaの過去記事です) 1-2.ロジスティック回帰 2択

    機械学習の情報を手法を中心にざっくり整理 - Qiita
  • 「日本人の英語」は難しすぎる - Letter from Kyoto

    「日人の英語」を読んだ。難しい。何が難しいかって、日人が英語を習得することが難しい。著者のマーク・ピーターセンはアメリカで英米文学、日文学を専攻し、現在は明治大学で教授をしている。バリバリ日語を話し、この著書も自ら日語で書いたものだ。そんな日語が堪能なアメリカ人から見た、日人が間違えやすい英語、理解しにくい構造がまとめられている。まさに日人のための英語学習指南書。特に冒頭の章はインパクトが大きい。 Last night, I ate a chicken in the backyard. 昨夜、裏庭で鶏を一羽つかまえてそのままべてしまった。 これをみたときの気持ちは非常に複雑で, なかなか日語では説明できないが, (中略)夜がふけて暗くなってきた裏庭で, 友だちが血と羽だらけの口元に微笑を浮かべながら, 膨らんだ腹を満足そうに撫でている――このように生き生きとした情景が浮

    「日本人の英語」は難しすぎる - Letter from Kyoto
    vabo-space
    vabo-space 2017/04/05
    どのレベル求めるのか次第だが、日常会話のレベルで最初からこんな細部を気にするのは害悪。日本でも、店員さんが外国人で「てにをは」多少おかしくてもOKでしょ|幼児と同じく、失敗しながら繰り返し慣れるのが一番
  • 一人で読めて大抵のことは載っている教科書(追記あり) 読書猿Classic: between / beyond readers

    Author:くるぶし(読書猿) twitter:@kurubushi_rm カテゴリ別記事一覧 新しいが出ました。 読書猿『独学大全』ダイヤモンド社 2020/9/29書籍版刊行、電子書籍10/21配信。 ISBN-13 : 978-4478108536 2021/06/02 11刷決定 累計200,000部(紙+電子) 2022/10/26 14刷決定 累計260,000部(紙+電子) 紀伊國屋じんぶん大賞2021 第3位 アンダー29.5人文書大賞2021 新刊部門 第1位 第2の著作です。 2017/11/20刊行、4刷まで来ました。 読書猿 (著) 『問題解決大全』 ISBN:978-4894517806 2017/12/18 電書出ました。 Kindle版・楽天Kobo版・iBooks版 韓国語版 『문제해결 대전』、繁体字版『線性VS環狀思考』も出ています。 こちらは10刷

    一人で読めて大抵のことは載っている教科書(追記あり) 読書猿Classic: between / beyond readers
    vabo-space
    vabo-space 2010/03/31
    独学できるオススメ本リスト、物理化学や社会学などいろいろ(翻訳もの多し)
  • 1