リコーは4月9日、PCから文書を印刷する時と同様の操作で、iPad/iPhoneに文書を配付できる資料配付アプリ「RICOH TAMAGO Handouts」の提供を開始したと発表した。 使用しているさまざまなPCソフトから文書を配付する際、プリンタの代わりに登録済みのiPad/iPhoneを指定する。「印刷」するような感覚で、Wi-Fi経由で簡単に複数台に送信できるしくみだ。 会議などの際に、配付する文書を必要部数印刷し、手渡ししていた時間や手間、コストを削減できるとしている。 このサービスは、PC側にインストールする印刷ドライバ「RICOH TAMAGO e-Distribution」と配信アプリ「RICOH TAMAGO PassIt」、iPad/iPhone側にインストールする「RICOH TAMAGO Handouts」の3つから構成される。 iPad/iPhoneへの登録は極め
scipyには距離を測るための手続きが用意されています(scipy.spatial.distance)。ユークリッド距離やcosine距離(cosine類似度)などもあるのですが、確率分布間の距離とも言うべきKLダイバージェンスやJensen-Shannonダイバージェンスなどは実装されていません。ということで、実装してみました。 実装コードだけ見たいという場合は、最後まで読み飛ばしてください。 KLダイバージェンスとJensen-Shannonダイバージェンスについて KLダイバージェンス(カルバック・ライブラー情報量; Kullback–Leibler divergence; 相対エントロピー)とは、分布と分布の差異の大きさ(≠距離)を測るものです。分布と分布があったとき、のに対するKLダイバージェンスは で定義されます。また、クロスエントロピーを使って と定義することもできます。クロ
MacBook Pro／Airを使っていると、「バッテリーがヘタっているのかなぁ」と感じることはないでしょうか。昔ほど神経質に管理せずとも、長い期間バッテリーの性能を保持できるようになってはいます。ですが、買い換えを検討するにしても、バッテリーの状態をきっちりと把握してからにしたいものです。 こんな時に便利なアプリが『Battery Diag』。Mac App Storeから無償でダウンロードできます。Battery Diagは、バッテリーの状態をひと目でわかりやすく表示します。表示できる情報は、充電レベル、バッテリー容量、パワーソース、バッテリー状態、充電回数、残りの稼働時間です。 充電レベルとバッテリー容量は、棒グラフを使って対比で表示するので、現在の充電レベルとバッテリー容量の両方を把握しやすくなっています。棒グラフの下は、パワーソースやバッテリー状態、充電回数、残りの稼働時間がアイ
導入pdf 情報の変換過程のモデル化 ベイズ統計の意義 識別モデルと生成モデル 最尤推定、MAP推定 データの性質 情報理論の諸概念 (KL-divergenceなど) 距離あるいは類似度 数学のおさらいpdf 行列の微分 線形代数学の役立つ公式 多次元正規分布 条件付き正規分布 Bayes推論pdf Bayseによる確率分布推定の考え方 多項分布、ディリクレ分布 事前分布としてのディリクレ分布の意味<\li> 正規分布と事後分布 指数型分布族 自然共役事前分布の最尤推定 線形回帰および識別pdf 線形回帰のモデル 正則化項の導入 L2正則化 L1正則化 正則化項のBayes的解釈 線形識別 2乗誤差最小化の線形識別の問題点 生成モデルを利用した識別 学習データと予測性能pdf 過学習 損失関数と Bias,Variance, Noise K-Nearest Neighbor法への応用 b
golangにはpprof用のプロファイルデータを出力できるライブラリが標準でついてくるので、それらを使うことでメモリの使用状況を調べることができる。中でも、net/http/pprofが手軽で便利だった。 net/http/pprofをプログラムに組み込むことでダイナミックなプロファイル情報をWebブラウザで表示してみることができる。使い方は、ライブラリの解説ページにあるとおりなんだけど、プロファイルを取りたいプログラムで import _ "net/http/pprof" とimportしたあと、main関数などで go func() { log.Println(http.ListenAndServe("localhost:6060", nil)) }() と書いておくと良い。 この状態でプログラムをbuildして実行する。プログラムの実行中に、http://localhost:606
本日は少し趣向を変えて、機械学習や統計に関する情報収集源についてまとめてみたいと思います。 機械学習 機械学習界隈の情報収集方法 http://d.hatena.ne.jp/kisa12012/20131215/1387082769 いきなりですが上記の記事に機械学習に関する有力な情報源がまとまっています。まずはここを参考にするのが良いかと思います。ただ情報が多すぎですので、筆者は Wikicfp と arXiv.org あたりの論文、それにはてなブックマークをチェックしています。 また論文については機械学習の論文を探すにも良い情報がまとまっています。こちらも参考になります。 機械学習は日進月歩の世界ですので、最新の査読済み論文を追って概略だけでも理解する能力を身に付けると良いかと思います。 書籍としては次の 2 冊が聖書とも言える必読書で、本気で機械学習をやりたければ必ず参考になるかと思
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