はしくれエンジニアもどきのメモ

情報系技術・哲学・デザインなどの勉強メモ・備忘録です。

Gijika.comの基礎編「広告の見方を考える」のレクチャーメモ

疑似科学 学習

Gijika.comの基礎編「広告の見方を考える」のレクチャーメモ

Gijika.com(https://gijika.com/rate/literacy.html)にある 基礎編「広告の見方を考える」の動画レクチャーを見たのでそのメモを残す．

基礎編は5つに分けられている．

  • 広告に使われる疑似科学的なテクニックを紹介
  • 愛用者の感想(Users' Review)は科学的根拠にならない
  • 濃縮・混合の場合，各々で必要な成分量が足りてない場合あり
  • 有名人の権威は，科学的根拠にならない
  • まとめ

github: Gijikagaku/1.basic.ipynb at master · Cartman0/Gijikagaku · GitHub

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T種類中のものをx種類引くのに試行回数n回かかる確率

確率・統計 Python math

T種類中のものをx種類引くのに試行回数n回かかる確率

前回は，T種類中のものをn回引いてx種類当てる確率（n：固定値，x：確率変数）を求めたが，

cartman0.hatenablog.com

これを利用してT種類中のものをx種類引くのに試行回数n回かかる確率$P(n|x)$（つまり，前回の条件付確率の条件を反転させた確率）を求めてみる．

この確率分布は，試行回数の分布なので幾何分布や負の二項分布に近い分布になる（試行回数が増えれば増えるほどその間失敗が増えるので確率値が減衰していくような分布）．より，幾何・負の2項分布のような説明に置き換えると 「 T種類中のものをx種類引くのに試行回数n回かかる確率」 = 「T種類中のものから試行回数n回目にx種類目を引く確率」になる，

今回は，

  • x種類が固定値
  • 試行回数nが確率変数になる．

例えば，T=3種類の玩具付きお菓子があったときに，

  • 全3種類中の2種類を当てるのに2,3,4,...,∞回かかる確率

に該当する．

イメージ

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Zenfone Max Pro M1でスクショを撮る

Android

Zenfone Max Pro M1でスクショを撮る

Zenfone Max Pro M1でスクショを取る方法のメモ． 3種類方法がある．

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WindowsのStickyNotesの付箋をAndroidスマホで確認する

Android Windows

WindowsのStickyNotesの付箋をAndroidスマホで確認する

StickyNotes ver3からはクラウド同期が可能になり， 別のWindowsデバイスでも同じMicrosoftアカウントを使うことで同じ付箋を見れるようになり共有が容易になった．

今回はWindowsのStickyNotesの付箋をAndroidスマホで確認する方法のメモ．

今のところ2種類のやり方があるもよう．

  • ブラウザでアクセスする場合
  • OneNoteアプリを使う場合（今回はこっちメイン）

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Android GmailアプリでiCloudのメール受信設定をする

Android iCloud

Android GmailアプリでiCloudのメール受信設定をする

iCloudのメール(xx@me.com)をAndroidスマホでも受け取りたい！というための設定メモである．

大まか手順として

  1. iPhoneまたはiPad端末からTwo-factor認証の設定
  2. Two-factor認証からアプリ用パスワードを生成し，GmailアプリにiCloudのメールアドレスを設定

が必要になる．

Android端末ではブラウザからでもメールは確認できない

Androidスマホのブラウザ（例えばChrom）からiCloud(https://www.icloud.com/)へ ログインしても以下のように表示されるだけでメールの確認はできない．

Android端末からブラウザでアクセスした場合

なお，PCからアクセスした場合はメールアイコンが表示され確認できる．

PCブラウザからアクセスした場合

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T種類中のものをn回引いてx種類当てる確率

確率・統計 Python

T種類中のものをn回引いてx種類当てる確率

今回は，T種類中のものを

  • n回引いてx種類当てる確率

を求める． (試行回数nは固定値，x種類が確率変数になる)

例えば，3種類の玩具付きお菓子あったときに，

  • 4回引いて1,2,3種類当てる確率

に該当する．

イメージ

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x回目に初めて当たる確率：幾何(first sucess, geometric)分布メモ

確率・統計 数式

x回目に初めて当たる確率：幾何(first sucess, geometric)分布メモ

x回目に初めて当たる確率分布である幾何(first sucess, geometric)分布のメモ

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グラフィカルモデリング・機械学習などでよく使う正規分布の性質

確率・統計 math

グラフィカルモデリング・機械学習などでよく使う正規分布の性質

グラフィカルモデリング・機械学習などでよく使う正規分布の性質のメモ

随時追加予定．

参考：

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python環境をcondaからpipへ乗り換えた

Python 雑記

python環境をcondaからpipへ乗り換えた

特に難しいことはしていないのでほぼ雑記． conda経由でupdateした際にscipy内部でloadErrorが起きたので 今までcondaで頑張ってたがpipへ乗り換えた． おそらくパッケージ間でバッティングが起きたと考えられる．

これからpython環境を作る方はpipで統一したほうが依存関係がラクになる． pipはPython 3.4からデフォで付属するようになった。

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t分布のパラメータをEMアルゴリズムで推定する

ベイズ統計 MachineLearning

t分布のパラメータをEMアルゴリズムで推定する

t分布のパラメータをEMアルゴリズムで推定するメモ．

計算する値が多いのでまとめておく． 平均$\vec{\mu}$, 分散 \mathbf{\Sigma} は解析的に求まる． ただし，自由度$\nu$は求まらないのでグリッドサーチ，ランダムサーチ，他の反復法などが必要になる．

  • Estep:

    • 各データに対して，事後分布になるガンマ分布$q_{i}(h_{i})$を求める．

  • Mstep:

    • 平均パラメータ$\vec{\mu}$と共分散行列パラメータ \mathbf{\Sigma} の推定

      • 事後分布の期待値$E[ q_{i}(h_{i}) ]$を使う．

    • 自由度$\nu$の推定

      • 条件付期待値$\sum_{i=1}^{I} \int \hat{q}_{i}(h_{i}) \log{\left[ Pr(\vec{x}_{i}, h_{i}|\mathbf{\theta}) \right] } d h_{i}$を計算（グリッドサーチなどで自由度を変えながらこの期待値が大きくなっているか確認）

参考：

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