目次
- 目次
- はじめに
- メモ
- 参考資料
- MyEnigma Supporters
はじめに
今回の記事は下記の記事を読みながら、
Twitterを使ってメモしたものです。
続きを読むよく忘れて調べ直している
Juliaの文法やTipsに関するメモです。
順次追加予定です。
Juliaそのものに関しては、
下記を参照ください。
続きを読む
スタンフォード大学には
機械学習を学ぶ上での第一歩として、
Introduction to Matrix Methods (EE103)という授業があります。
今回の記事では、
この授業の教科書である
Introduction to Applied Linear Algebraを
読んだ際の技術メモです。
この教科書は下記のリンクのページから
pdfをダウンロードすることができます。
本記事では、
上記の教科書の制約付き最小二乗法の部分のみのメモです。
他の部分に関しては、下記の記事を参照下さい。
続きを読む
以前から気になっていた内容を、
Twitterの投票機能で聞いてみました。
技術的な仕事をしている人に質問です。日々勉強していることはどのように記録していますか?(仕事として隠さないといけない事柄は除く)
— Atsushi Sakai (@Atsushi_twi) 2018年8月16日
現時点で、267人もの人に回答してもらって、ありがたく思っています。
回答して頂いた方々ありがとうございました。
まだ回答を募集しているのでよろしくお願いします。
下記の結果を見ると、
公開していない電子データとして残している人と、
そもそも残さないという人が30%づつほどで、
残りは、公開している人と紙の人が10%強いるという形でした。
もう少し紙で残している人がいると思ったのですが、
以外とみなさん電子データで残しているのですね。
EvernoteやOneNote
またはローカルにWordなどで残しているのでしょうか。
最近ですとJupyter Notebookとして
勉強内容を残している人もいるかもしれません。
ちなみに自分はブログで公開していない内容は、
すべてOneNoteに残しています。
(昔はEvernote派でした)
また、思ったよりもブログなどの公開情報として
残している人も多かったのが以外でした。
自分では公開しなくてもいいと思っている内容も、
以外と多くの人が求めていたりするので、
これがもっと増えればいいですね。
最大派閥の残さない人たちは、
忘れないのか、忘れているのかの割合も気になります。
Twitterの投票機能は、
聞く方も、回答する方も気楽ですが、
選択肢が4つまでのようなので、
もう少し数が増やせると、より詳しく聞けるのでありがたいと思いました。
もしこの記事が参考になり、
ブログをサポートしたいと思われた方は、
こちらからよろしくお願いします。
以前、ロボティクスを学ぶのにおすすめの資料を
下記の記事で紹介しましたが、
最近、様々な大学でロボティクスに関連する授業が実施されており、
その資料が公開されることも多くなってきたため、
大学の授業の資料のみ
こちらの新しい記事にまとめておきたいと思います。
大学の授業の資料は、
ロボティクスに必要な技術を俯瞰的に学ぶことができるので、
おすすめの資料です。
続きを読むこれまで、いろいろVimの設定をいじってきましたが、
使っていない設定なども含めて、vimrcが大きくなっていたので、
vimrcをシェイプアップしました。
その時に参考にしたものをメモしておきます。
下記が自分の現在のvimの設定です。
続きを読む
Juliaプログラミングクックブック ―言語仕様からデータ分析、機械学習、数値計算まで
以前、プログラミング言語Juliaを紹介しましたが、
JuliaにはREPL(read-eval-print loop)と呼ばれる対話的実行環境があり、
今回はこちらをもちいた開発の方法について説明したいと思います。
続きを読む
スタンフォード大学には
機械学習を学ぶ上での第一歩として、
Introduction to Matrix Methods (EE103)という授業があります。
今回の記事では、
この授業の教科書である
Introduction to Applied Linear Algebraを
読んだ際の技術メモです。
この教科書は下記のリンクのページから
pdfをダウンロードすることができます。
本記事では、
上記の教科書の最小二乗法によるデータフィッティングの部分のみのメモです。
他の部分に関しては、下記の記事を参照下さい。
続きを読む
意外と知られていない便利なショートカットメモです。
続きを読む