算数、数学の宿題を爆速で終わらせる「Microsoft Mathematics」を紹介する - しがない学生の雑記
こんばんは。艦これのメンテが伸びてしまったのでTwitterをダラダラ見ていたら、こんなソフトが紹介されていました。 Download Microsoft Mathematics 4.0 (英語) from Official Microsoft Download Center （英語）とか書かれていますけど、ページに行けば普通に日本語版がダウンロードできます。 試しに起動してみたんですが、こいつが相当にすごい。数学のソフトで無料のものと言ったら、自分が知ってるものではscilabとかfunctionViewとかぐらいしかなかったんですが、このMicrosoft Mathematicsは数学の宿題を消すために生まれてきたかのようなソフトです。 たとえば、とても簡単な例として、ｘを０～１で定積分を求めると、 こんな感じで回答が出るんですが、注目すべきはこの中央の「解法」ってところです。試しに押
ただの微分幾何学徒だった僕がデータサイエンスを何故/どのように勉強したのか - Obey Your MATHEMATICS.
こんにちは。久々の投稿です。 僕のTwitterをフォローしてくれている方はご存知かと思いますが、4月から機械学習エンジニア/データサイエンティスト(見習い)として働く事が決まりました。 今日六本木の某社から正式に内定を頂きましたが、間違いなくTwitterのおかげでありTwitterこそ就活の全てであると確信した次第でございます— マスタケ (@MATHETAKE) 2017年2月23日 良い区切りですので今回はタイトルの通り、ただの純粋数学の学生だった僕がデータサイエンスの勉強を何故/どのようにしてきたのか、についての思い出せる範囲で書こうと思います。 Disclaimer: この記事は基本的に、"What I did" に関する記事であって決して "What you should do" についての記事ではありません。そんな勉強方法おかしいとか、こうすべきだ、みたいなマサカリは一切受
「読み書きそろばん」と言うように、昔から数学は学校で教育されてきました。しかし、学校で習う数学は数学の分野のほんの一部分でしかありません。その幅広い分野を一枚の図にまとめたものが公開されています。 Science Infographics Breakdown STEM Subjects as Visual Maps https://mymodernmet.com/science-infographics-dominic-walliman/ The Map of Mathematics - YouTube 私たちは学校で数学を学びますが、それは数学のほんの一部分でしかありません。数学の分野は非常に多様なものです。 数学は最初「ものを数える」ところから始まりました。そして長さを測るようになり、紀元前3000年にはエジプトで方程式が誕生。その後も負の数やゼロなどの発明が続きます。 現在の数学は「
書く 数学的な記述は，概ね， 定義で始まり，定理を目指し，その間を証明という論理的な推論でつなぐ， という流れになっています．したがって，専門用語を除いて，使われる語句にも 一定の傾向があり，それらを知れば，数学的内容を英語で伝えるのは それほど困難ではないと思われます．ここでは，主に Donald E. Knuth の未完の大作 The Art of Computer Programming Volume 1 Fundamental Algorithms Second Edition ( Addison-Wesley, 1973) †1 の Chapter 1 Basic Concepts の 1.2. Mathematical Preliminaries †2 から「決まり文句」や「つなぎ言葉」中心に数学的と思われる表現を 抜き出してみました． もとより個人的な見解ですので，興味ござい
Wolfram MathWorld: The Web's Most Extensive Mathematics Resource
A free resource from Wolfram Research built with Mathematica/Wolfram Language technology Created, developed & nurtured by Eric Weisstein with contributions from the world's mathematical community
数学しか知らなかった機械学習エンジニアの生存戦略 - Obey Your MATHEMATICS.
§1. はじめに こんにちは こんばんは 久しぶりの投稿です。 タイトルはスーパーマン松本さんのアレから拝借しました: codezine.jp 今日はポエムを書きます。 なにか技術記事を期待してた方、もしいましたらすみません。また次回。 完全に僕の観測範囲での主観に基づいていますので、燃えるかもしれません。 この文書は you should do ではなく what I didがメインです §2. 背景 数学しか知らなかった僕がGunosyに入社して、約7ヶ月ほど経ちました。 数学しか知らなかった、と書いたものの「数学は知っていたのか」と言われるNOです。 3ミリぐらいしか知りません。 僕が機械学習エンジニアになった経緯は↓の２つの記事にだいたい書いてあります: mathetake.hatenablog.com gunosiru.gunosy.co.jp 7ヶ月がむしゃらに仕事をしてきて
Deep Learningの理論的論文リスト - Obey Your MATHEMATICS.
§1はじめに Deep Learningってどのくらい理論的に解明されているのか？ってやっぱり気になりますよね。 それに関して、次のQuoraのスレッドに非常に有益なコメントがあります。 When will we see a theoretical background and mathematical foundation for deep learning? - Quora How far along are we in the understanding of why deep learning works? - Quora 深層学習界の大御所であるYoshua Bengio、Yann LeCunの二人が 実際ディープラーニングの理論的理解ってどうなのよ？？ って質問に直々にコメントしています。 LeCunのコメントの冒頭を少し引用しますと; That’s a very active
インド式速算術（Vedic Mathematics）
※この学習ノートでは全角文字・等幅フォントを使用しています。 ※表示が乱れる方は、ブラウザのフォント設定をご確認ください。 第２章：数の割り算 ************************************************** 例題１－１： １０１１６４９÷９＝ この問題は、最後に考える。 まず「９で割る」ことについて調べる。 １０÷９＝１…１ １１÷９＝１…２ １２÷９＝１…３ これより、以下の事が分かる。 ・商：「割られる数」の最初（左端）のケタの数になっている。 ・余り：「割られる数」の最初と次（右端）のケタの和になっている。 ※割り算では：「割られる数」÷「割る数」＝「商」…「余り」 ※つまり、最初の項が「割られる数」、次の項が「割る数」です。 これを使った計算の仕方を以下に示す。 １３÷９＝ ９）１ ３ --------- まず「割る数」のケタ数に合わせて、「割
良いプログラマは数学を学ぶ、方が良いと思う この文章は 2003 年 2 月 28 日（金曜日）に 株式会社 ACCESS の研究開発室のメンバ向けに行われた講義のために準備されたものです。 目次 はじめに アルゴリズム ― 数学によって可能になること 数学とプログラミングの美学 ― （多分）一番たいせつなこと 質問と回答 文献表 はじめに これから何回か皆さんの前で数学の話をさせてもらうことになりましたが、 今回はまず、その手始めとして 「どうして皆さんが数学を学んだ方が良いのか」、 いいえ、「どうして皆さんに数学を学んでほしいと私が思っているのか」 というお話をさせて下さい。 もちろん、それは皆さんに、より良いプログラマになって欲しいからですが、 また、私の経験によれば、 コンピュータサイエンスの教育の現場では、 何故か数学が軽視されることが多いことを残念に思っているからでもあります。
ガウス過程の定義と存在を測度論の言葉を使って、出て来る言葉の定義を全て与えて、ごまかさないで、しっかりと、数学的に説明してみようと思ったけど、ただの機械学習のための測度論的確率論超絶速習コースになってしまいました。 - Obey Your MATHEMATICS.
こんにちは。 今回は、このブログを読んでいる機械学習界隈の人なら必ず一度は聞いたことがあるであろう ガウス過程(Gaussian Process) についてです。かの有名な悪名高いPRMLにも頻繁に登場しますし、機械学習の本や論文にはしょっちゅう出て来る存在だと思います。僕の大好きなベイズ最適化 mathetake.hatenablog.com においても非常に重要な数学的概念です。 ガウス過程の説明でよくあるあるのは、 「確率変数の集まりであって、有限個取った場合にその同時分布はガウシアンである」 と言うものですが、、、。 肝心なのは、皆さん、 ・確率変数って何か分かってますか？ ・確率分布ってなにか分かってますか？ ・そもそも確率って何か分かっていますか？ と言う話なのです。曖昧な土台の上で議論や話を進めるの、もうやめにしませんか？気持ち悪くありませんか？ そして重要なのは、ガウス過程
情報幾何がわからないという話 (Mathematics Advent Calender 2日目) - じょうよわだけど
2013-12-02 情報幾何がわからないという話 (Mathematics Advent Calender 2日目) 統計 はじめに 2013年を振り返ると、なんといっても印象深かった出来事は「艦隊これくしょん（艦これ）」の爆発的なヒットです！ 今や日本人の100人に1人は提督であるという計算になり、艦これオンリーイベントが全国で開催されています。また、艦これ公式によるガイドブックが出版されるなど、関連グッズの展開も著しいです。 艦これの今後のますますの躍進に期待ですね！さて、この2013年、もうひとつ印象深かった出来事は情報幾何の爆発的なヒットです！ 今や日本人の100人に1人は情報幾何をやっている計算になり、情報幾何オンリーイベントも開催されました。また、来年度には情報幾何公式によるガイドブック（※）が出版されるなど、関連グッズの展開も著しいです。 情報幾何の今後のますますの
Equation Editor for online mathematics - create, integrate and download
Formatted string containing your Equation for inclusion in other platforms. Click text to copy to clipboard. Key Features Professional - The fastest way to author equations on the web. Robust - Delivering tens of thousands of equations to the web every second since 2005. API - Seamless integration of the equation editor capabilities within any website. Auto Complete - Instant suggestions for all s
Companion webpage to the book "Mathematics for Machine Learning"
Companion webpage to the book "Mathematics for Machine Learning". Copyright 2020 by Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal, and Cheng Soon Ong. Published by Cambridge University Press. View the Project on GitHub View On GitHub Please link to this site using https://mml-book.com. Twitter: @mpd37, @AnalogAldo, @ChengSoonOng. We wrote a book on Mathematics for Machine Learning that motivates people to
<BODY text="#000000" link="#0000ff" vlink="#880000" alink="#dd0000" bgcolor="#3300ff" background="backgrnd.gif"> <CENTER><IMG src="title.gif" hspace="3" width="495" height="142" alt="私的数学塾" align="left"><BR> </CENTER> <script type="text/javascript"> var gaJsHost = (("https:" == document.location.protocol) ? "https://ssl." : "http://www."); document.write(unescape("%3Cscript src='" + gaJsHost + "go
Mathematics, Common Sense, and Good Luck: My Life and Careers | MIT Video
Videos from the Massachusetts Institute of Technology.The mission of MIT is to advance knowledge and educate students in science, technology, and other areas...
「π」や「Σ」という記号を見ただけで、アレルギーを感じる人がいる。「数学の授業で習ったことは役に立ったことがない」という人もいる。しかし、数学は実は、社会の裏方として私たちのくらしや経済を支える、なくてはならない存在になりつつある。例えばクレジットカードによる買い物は、数学の理論を使った「暗号」に守られている。数学はもともと、純粋な学問として重宝されてきた。産業革命で核となった物理学や化学の基本を支えたのが数学だ。それが最近は、数学を直接、産業や金融の技術に生かそうという動きが活発だ。情報があふれる時代だからこそ、「ものの構造や現象を支配する原理」を見つめる数学への期待が高まる。数学の「力」を探った。
2018年9月20日、Quanta Magazine "Titans of Mathematics Clash Over Epic Proof of ABC Conjecture" の翻訳
tar0log.tumblr.com tar0.tumblr.com | taro.haun.org | @tar0zzz | @4bungi | @4bungi | suzuri Tags: abc, eht, life, mini, prfm, photo, ringo, sci, writing Feb 21, 2023: My blog has moved to 4bungi.jp/blog/. I will keep this tumblr so the links will not be broken, but I am also copying the articles I have posted here to 4bungi.jp. Life is like riding a bicycle. To keep your balance you must keep movin
朝日新聞グローブ (GLOBE)｜数学という力 Power of Mathematics -- 折って1回切るだけで…
[Part1] どんな形でも無限に作れる。エリックは証明した 一枚の四角い紙を何回も折りたたみ、はさみを一回だけ入れる。紙を広げると、様々な形や模様が生まれる。だれもが幼いときにやったことのある遊びだ。では、どれだけの種類の形が作れるのだろうか。そんな純粋な疑問に、真っ正面から取り組んだ数学者がいる。 折りたたんだ紙を組み合わせた「オリガミ」の作品を手にするエリック＝宮地ゆう撮影 エリック・ディメイン（28）。2001年、米マサチューセッツ工科大（MIT）に20歳というMIT史上最年少の若さで招かれた天才数学者だ。「オリガミ数学」と呼ばれる分野で斬新なアイデアを次々と打ち出してきた。その研究は今や、車のエアバッグの折りたたみ方や、スペースシャトルに搭載する望遠鏡の収納などにも応用されている。 09年12月。エリックをMITに訪ねた。研究室は、不思議な立方体やくす玉などが、机と床いっぱいに転
Download Microsoft Mathematics 4.0 (英語) from Official Microsoft Download Center
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GitHub - CamDavidsonPilon/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers: aka "Bayesian Methods for Hackers": An introduction to Bayesian methods + probabilistic programming with a computation/understanding-first, mathematics-second point of v
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EdwardによるDeep Beta Distribution(深層ベータ分布)モデル - Obey Your MATHEMATICS.
こんにちは。お久しぶりの投稿です。 来週末に開催される db analytics show case Sapporo www.db-tech-showcase.com と言うイベントで講演する事になってまして、ベイズ統計やMCMCの基本的なところからEdwardのデモまでやっていく予定なのですが ただ基本的なモデルを紹介するのもおもしろくないので、僕なりの新しい深層学習＋確率モデリングなモデルを考えましたので紹介したいと思います。 EdwardやMCMCの基本的なところについては弊社のブログに寄稿した以下の記事が詳しいので合わせてそちらも御覧ください↓ data.gunosy.io §1. お気持ち 例えば、ユーザーが付ける商品のレーティングを予測したいと考えます。 これは通常ターゲット が閉区間 に値を取る回帰問題として定式化されます。*1 与えられた特徴量に対して、予測値 を出力するわ
かなえ@Udemy講師 on Twitter: "「Mathematics for Machine Learning」は、微積・線型代数・統計など、機械学習に必要な数学をまとめて学べるテキストです。Amazonで5000円以上するのですが、なんとPDF版は無料で公開されてます。A… https://t.co/oIWWevAa6N"
「Mathematics for Machine Learning」は、微積・線型代数・統計など、機械学習に必要な数学をまとめて学べるテキストです。Amazonで5000円以上するのですが、なんとPDF版は無料で公開されてます。A… https://t.co/oIWWevAa6N
Free Computer, Programming, Mathematics, Technical Books, Lecture Notes and Tutorials
The Linux Programming Interface: System Programming Post under Unix/Linux Programming - System and Applications This book is the definitive guide to the Linux and UNIX programming interface - the interface employed by nearly every application that runs on a Linux or UNIX system. It provides detailed descriptions of the system calls and library functions. Embedded C Coding Standard (Michael Barr) P
How to go to U.S. graduate schools in mathematics
河東のホームページに戻る． アメリカ大学院(数学)への留学について [情報が古くなっていた部分について，加筆・修正しました． 本質的には変わっていません．(6/9/2012)] 私は履歴書のページにもあるとおり，昔アメリカ(UCLA)の大学院に留学して博士(Ph.D.)を取っていて，うちの卒業生もこれまでに何人もアメリカの大学院に正規の大学院生として留学しているので，けっこう留学の方法について聞かれることがあります． そこで一般的な情報についてここにまとめておくことにしました． 別にアメリカがすべてにわたって一番すぐれているとか，全員こぞってアメリカに行くべきだとかまでは思いませんが，一般的に言って日本の数学の学生でアメリカに留学する人はあまりに少な過ぎで，もっとたくさん行った方が本人のためにも日本の数学のためにもいいと思います． (中国人や韓国人の留学生はものすごくたくさんいるのに日本人
お久しぶりの投稿です。 最近修論やらなにやらで機械学習も統計もあまりモチベーションがなかったんですが、復活してきたので書きます。書きます。 今回の記事は、Sumio Watanabe大先生が確立した 特異モデルまでをも包括した*1 歴史上唯一のベイズ統計の理論と、そこから導出されるWAICやその裏側にある数学についてのメモを残したいと思います。 これからWatanabe先生の理論を勉強しようと思ってる人や、その概略だけでも知りたい人向けの記事です、が、あくまでメモです(disclaimer)。 この理論は多様体やら代数幾何やら特異点解消やら、なんだか難しい数学の概念がたくさん出てくると言うタレコミがあるため避けている人が大多数だと思いますが、それらの代数幾何学を理解する事は決してPractitionerが理解したいと思う範囲で本質的ではなく、結局は測度論(ルベーグ積分論)・関数解析・確率解
Inigo Quilez :: fractals, computer graphics, mathematics, demoscene and more
My name is Inigo Quilez, I grew up in San Sebastián / Donostia, a beautiful city in the Basque Country, northern Spain. I work in Computer Graphics professionally in different roles - I've been a Technical Artists, a Product Manager, a Software Engineer and a Research Engineer, see resume. When life and work permit, I enjoy publishing and sharing everything I discover or invent in this very web si
Stack Exchange Network Stack Exchange network consists of 183 Q&A communities including Stack Overflow, the largest, most trusted online community for developers to learn, share their knowledge, and build their careers. Visit Stack Exchange
How I'm able to take notes in mathematics lectures using LaTeX and Vim
How I'm able to take notes in mathematics lectures using LaTeX and Vim A while back I answered a question on Quora: Can people actually keep up with note-taking in Mathematics lectures with LaTeX. There, I explained my workflow of taking lecture notes in LaTeX using Vim and how I draw figures in Inkscape. However, a lot has changed since then and I’d like to write a few blog posts explaining my wo
A Programmer's Introduction to Mathematics
GeoGebra Math Apps for 2D and 3D Graphing, Geometry, Algebra, Calculus, and Statistics! Dynamic mathematics for learning and teaching GeoGebra About Team Blog Help Tutorials Forum Manual Partners Partners Institutes Get Involved Contact us Feedback & Questions This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it. +43 677 6137 2693
Applying Mathematics To Web Design — Smashing Magazine
“Mathematics is beautiful.” This may sound absurd to people who wince at numbers and equations. But some of the most beautiful things in nature and our universe exhibit mathematical properties, from the smallest seashell to the biggest whirlpool galaxies. In fact, one of the greatest ancient philosophers, Aristotle, said: “The mathematical sciences particularly exhibit order, symmetry and limitati
EdwardでBayesian DNN＋Variational Inferenceをやってみた話 - Obey Your MATHEMATICS.
こんにちは。 今（僕の中で）話題沸騰中のベイズ統計用Pythonライブラリ Edward GitHub - blei-lab/edward: A library for probabilistic modeling, inference, and criticism. Deep generative models, variational inference. Runs on TensorFlow. を使って Bayesian DNN ＆ Variational Inference をやってみましたので、その報告＆コードの簡単な解説＆感想をこの記事では残しておこうと思います。 前回の記事 mathetake.hatenablog.com で用意したHiggs粒子データセットを使って、分類器を作ろうと思います. ※Edwardってなんぞやって人は、公式Webまたは次の論文 [1701.037
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Microsoft Mathematicsを使ってみたら賢いのかアホの子なのかよくわからないが多分WordやExcelの補完ツールとして使うのが適切なのかなと思った（前編：二項分布編） - 💙💛しいたげられたしいたけ
相変わらず確率・統計の再勉強中である。例によってテキストに使っている大日本図書『新確率統計』のP60に、こんな例題が出てきた。確率分布の導入としてである。 [例題1] 赤玉3個と白玉6個の入っている袋の中から，1個ずつ3回復元抽出するとき，赤玉の出る確率をXとする．このとき，Xはどのような確率分布に従うか．また，その確率分布表を作れ． 二項分布の公式を用いて確率分布表を作る問題である。二項分布の公式は、次のようなものだ。例によってWordで作った画像ファイルを貼りつけています。 確率分布表は次のようになるはずだ。1行目の数字は赤玉の数で、合計は1になる。 これは手計算で求めたものだが、パソコンを用いて手軽に検算できないかと考えた。 スポンサーリンク こんなホッテントリがあったことを思い出した。 siganaitohoho.hatenablog.jp この記事を見て、速攻インストールしたこと
2005年8月10日（2005年7月28日） 青木 淳 Smalltalkerのための初等数学 VisualWorks 7.x（Cincom Smalltalk）を用いて、数学的操作のいかほどまでがSmalltalkで可能なのかを明らかにしようと思います。実際にプログラムを作成しながら、初等数学へと誘いますので、いままで数学嫌いだった方々も果敢にチャレンジしてくださいませ。（高等数学をやっていらっしゃる方々には物足りないと思いますが、どのようにプログラミングするのかの実例になっていますので、得るところもあるかと存じます。） また、Smalltalkプログラミングの指南書としても利用していただければ幸いです。ただし、初級の域を脱しようとしているプログラマを読者対象に設定しています。オブジェクト指向の基本（クラス・インスタンス・メッセージ・インヘリタンス・ポリモーフィズムなど）をそこそこ
Understanding math will make you a better engineer.So, I am writing the best and most comprehensive book about it. I'm interested Knowing the mathematics behind machine learning algorithms is a superpower. If you have ever built a model for a real-life problem, you probably experienced that familiarity with the details goes a long way if you want to move beyond baseline performance. This is especi
The biggest mystery in mathematics: Shinichi Mochizuki and the impenetrable proof - Nature
Thank you for visiting nature.com. You are using a browser version with limited support for CSS. To obtain the best experience, we recommend you use a more up to date browser (or turn off compatibility mode in Internet Explorer). In the meantime, to ensure continued support, we are displaying the site without styles and JavaScript.
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数学の広大な分野の広がりを収めた一枚の図「The Map of Mathematics」
英語で数学を (Mathematics in English)
Good Programmers learn Mathematics
数学の学習支援ソフト「Microsoft Mathematics」v4.0英語版が無償公開
数学の学習支援ソフト「Microsoft Mathematics」v4.0が更新、UIが日本語化
【私的数学塾】Ｓ．Ｈ's Homepage for mathematics
朝日新聞グローブ (GLOBE)｜数学という力 Power of Mathematics
【私的数学塾】Ｓ．Ｈ's Homepage for mathematics
ベイズ統計の数理について−WAICとその数学− - Obey Your MATHEMATICS.
Mathematics Stack Exchange
A Programmer's Introduction to Mathematics
GeoGebra - Dynamic Mathematics
The Map of Mathematics
Primary Mathematics for Smalltalker
The Roadmap of Mathematics for Machine Learning