統計学・機械学習でよく使われる数学記号リスト（主に自分用） - About connecting the dots.
統計学とか機械学習周りの本を読んでいると，何の説明もなくややこしい数学記号が出てきて，そういえばこれはなんだっただろう？ と途方に暮れてしまうことが少なくないので，自分用にまとめなおしてみました，というのが今回のエントリ．あくまで自分用なので，全部の数学記号を扱ってるわけではありません*1． 代数学 記号 意味 用例 用例の意味 備考 総和 要するに足し算 総乗 要するにかけ算 クロネッカーのデルタ i=jなら1，それ以外なら0 要するにブーリアン条件 ナブラ *2 3次元ベクトルの微分 要するに各要素の微分 ラプラシアン 3次元ベクトルの2階微分 要するに各要素の2階微分 下限 のとき与式は0になる との違いは，は当該値を含む必要があるが，はないこと 上限 との違いは，は当該値を含む必要があるが，はないこと 関数値が最大となるような定義域の元の集合 を最大にするような がの下にくる場合も
ハンバーガー統計学にようこそ！
｜向後研究室ホームへ｜次へ→ ハンバーガーショップで学ぶ 楽しい統計学 ──平均から分散分析まで── Web独習教材「ハンバーガーショップで学ぶ楽しい統計学《にようこそ！ この教材は、実際に大学の授業で使用したものです。それを一般公開しますので、どうぞお役立てください。 下のメニューに従って１章から７章まで順番に学習していくと、平均から分散分析までを習得することができます。大学の卒業論文レベルで使う統計学として、きっと役立つことでしょう。なお、相関（相関から因子分析まで）については、姉妹編の「アイスクリーム屋さんで学ぶ楽しい統計学《が公開されています。 さあ、がんばって進めていきましょう。 教材メニュー
集合とかベクトルの類似度の計算のメモ - 唯物是真 @Scaled_Wurm
Pythonで実装する類似度計算 - Screaming Loud #1283. 共起性の計算法 ↑この辺りの記事を見て、集合とかベクトルの類似度の計算の記事を下書きのまま放置していたことを思い出したので書き上げた。 類似度の計算のコードを書いたのでそれを載せるだけにしようかと思ったのですが、知っている人にしか伝わりそうにないので自然言語処理でよく使う話の概要だけでも書いときます。 導入 自然言語処理の分野では単語の意味を比較するときに、ある単語の周り(文脈)に出てきた単語のベクトル(文脈ベクトル)の類似度を計算することがある。 これは「ある単語の意味はその周囲に出現する単語によって特徴づけられている」という仮説に基づいていて、文脈ベクトルが似ていれば似たような意味、似たような状況で使われる単語が多いということが言えるからである。 Distributional semantics - Wi
CatTail Wiki*
２つのデータが似ている度合いを，類似度の大きさや距離の近さといった数値にしてあらわすことで，クラスタ分析や，k-近傍法，多次元尺度構成法(MDS)をはじめとするいろいろな分析を行うことが可能となる． ここでは，よく知られている類似度や距離について述べる． 類似度という概念は，２つの集合の要素がまさにどれだけ似ているかを数量化したものであり，距離とは，要素同士の離れ具合，従って非類似度とちかい概念と考えてもよい． 参考までに数学における距離の概念の定義を示すと， 距離空間の定義 Sを１つの空でない集合とし，dをSで定義された2変数の実数値関数 d(SxS) → R が，以下の４条件（距離の公理） D1 ： （非負性） 任意のx,y∈Sに対して d(x,y)≧0． D2 ： （非退化性） x,y∈Sに対し d(x,y)=0 ⇔ x=y． D3 ： （対称性） 任意のx,y∈Sに対して d(x
数学小説 確固たる曖昧さ - 草思社 公式 書籍ニュースリリース
ガウラヴ・スリ＆ハートシュ・シン・バル 東江一紀 訳 四六判／並製／480頁／定価2,415円／2013年2月 ◆この世界の“確かさ”を探究する、数学青春小説 本書は古代から20世紀までの数学の歴史を辿りつつ、若者たちがこの世界の“確かさ”を探究する数学青春小説です。 インドからアメリカに留学した青年が偶然、祖父の暗い過去を知ってしまうところから、物語ははじまります。数学者だった祖父は若いころ、1919年にアメリカで逮捕され、拘置所にいたことが明らかになるのです。逮捕の理由は、神の冒涜を禁じた州法に触れた疑い。青年はその顛末を知ろうと、祖父が獄中で判事と繰り広げた数学対話の記録を読み始めます。 数学的真理以外認めなかった祖父、信仰心厚い判事、生きる意味を求める友人、何にも情熱を傾けられない「わたし」。祖父の過去を追ううち、数学が人々の世界観・人生観を揺るがしていきます。数学に、人生に、絶対
プログラマの数学を読んで、数学の初心を思い出した - $shibayu36->blog;
プログラマの数学を読んだ。 プログラマの数学 作者:結城 浩ソフトバンククリエイティブAmazon この本ではプログラミングに関わる数学について(例えば論理や再帰的な構造など)、わかりやすく説明がされている。 内容についてはある程度知っていたことが多かったが、それより文章の進め方を見て、高校時代に数学が楽しいと思っていた自分を思い出した。 最近は数学勉強するのすごくだるくて、それは大学時代にわけわからない数式を突然見せられて、全く解けないみたいなのを繰り返してたからだった。でも今思い出すと高校のときは、数学の勉強するのすごく楽しくて、自分で数式作って遊んでたりしてた。 プログラマの数学は、基本的に小さいところから初めて、その規則性を見つけ、それを一般的な数式に変えるというのが、一章ごとで行われていた。例えば、100個の中から20個選ぶ組み合わせの問題を、最初は5個から3個選ぶという小さい問
書評（数理論理学）
教科書など 準備 数理論理学を習得するためには、その前に、数学の言葉を操り数学の考え方を駆使できるようになる必要があります。数理論理学は数学の一分野ですので、それについては数学の他の分野と変わることはありません。 幸い、数学の言葉と数学の考え方を学ぶことに特化して使える教科書が出版されています。目についたものを並べてみます。おそらく、他にもあるでしょう。 個人的に特に気にいっているもの 嘉田勝：論理と集合から始める数学の基礎，日本評論社, 2008. (版元による紹介) 鈴木登志雄：例題で学ぶ集合と論理, 森北出版, 2016. (版元による紹介) その他 渡辺治・北野晃朗・木村泰紀・谷口雅治：数学の言葉と論理, 朝倉書店, 2008. (版元による紹介) 中島匠一：集合・写像・論理—数学の基本を学ぶ—, 共立出版, 2012. (版元による紹介) 石川剛郎：論理・集合・数学語, 共立出版
100の職業でどんな数学を使うのか１枚の表にまとめてみた
前回の記事で「誰が、どんな数学を、どのように使っているか」の表がクリックしても大きくならない、見えない、見たい、なんとかしろ、という話があったので、それを。 Hal Saundersの書物When Are We Ever Gonna Have to Use This?にある 「100の職業人に聞きました、あなたが仕事で使う数学はどんなん？」をまとめた表をそのままスキャンして貼り付けるのもどうかと思ったので、これを元に、より多くの数学のスキル／知識を使う職業から順にソートして並べてみた。 Saundersは、職業人に使われている数学を60のトピックにまとめているが、これについても、より多くの職業で使われるものから順に並べた。 （クリックで拡大） 元のデータをgoogle spreadsheetにアップロードしました（2017.12.31） 元々この本は、教科書に頻出するあまりに非現実的な応用
「 2 」か「 9 」で割ってみる - ナイトシフト
先日、飲んでたときに「 9 」という数字が面白いというになったのですが、「 数字が合わないときに『 9 』で割ったりするよね。 」と言ったら誰もやってなかったのでその話をします。たぶん、会計に携わってる人なら知ってる人も多いはず。 例えば、経理の仕事をしてたりすると、仕訳を全部入力したのに帳簿の残高と実際の預金残高が合わないということがあると思います。会計の仕事をしていない人でも、家計簿ソフトを使ってて、レシートを全部入力したのに現金の残高が合わないなんていうことがあるんじゃないでしょうか。そんなときは闇雲に間違いを探しはじめないで、とりあえず差額を「 2 」か「 9 」で割ってみるといいかもしれません。割り切れると↓こんな可能性が考えられます。 「 2 」で割り切れる → ±を逆に入力してる可能性がある「 9 」で割り切れる → 桁間違い or 数字の一部を逆に入力してる可能性がある
数学女子学園｜日本テレビ
主演は、モーニング娘。の道重さゆみと田中れいな、 クラスメイトでライバルでもある二人が初のドラマダブル主演！ そして、手続き上のミスで転校してきた数学には全く興味がない唯一の男子生徒役に、桜田通。 毎回彼女たちと数学バトルを繰り広げる個性溢れる対戦相手に、 「モーニング娘。の譜久村聖、生田衣梨奈、鞘師里保、鈴木香音、飯窪春菜、石田亜佑美、佐藤優樹、工藤遥」、「Berryz工房の清水佐紀、嗣永桃子、徳永千奈美、須藤茉麻」、「℃-uteの矢島舞美、中島早貴、鈴木愛理、岡井千聖、萩原舞」、真野恵里菜、「スマイレージの和田彩花、福田花音、田村芽実」、佐保明梨、宮本佳林、高木紗友希、田辺奈菜美、吉橋くるみ ・・・という未だかつてない豪華な顔ぶれ。 さらに！対戦相手以外にも、新垣里沙、吉川友といった世代を超えて絶大な人気を誇る『モベキマス』のメンバーが多数出演！ 数々の数学バトルを勝ち抜き最後に現れる
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2024/05/23 「統計数理を活用して未踏物質空間を切り拓く」産学連携シンポジウム (ハイブリッド開催) 2024/05/24 統計数理研究所オープンハウス「人と社会に寄り添うデータサイエンス」 2024/05/24 大学院説明会（2024年度第1回） 2024/06/07 第59回統計的機械学習セミナー 2024/06/25 「線形モデルにおける同時許容限界区間と医療・製薬における最適化の応答局面法」（オンサイト開催） 2024/06/27 第32回品質工学研究発表大会（RQES2024S） 2024/09/23 German-Japanese Fall School "Time Series, Random Fields and beyond"
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