Twisted GFSRとMersenne Twist（メルセンヌ・ツイスタ）のメモ 前回はLFSRとGFSRのメモであった． cartman0.hatenablog.com 今回はそれを発展させたTwisted GSRとMersenne Twisteについてのメモ． かんたんな発展の流れとしては Twisted GSR: GFSR（一般フィ…

Windows10にPlantUML環境を作る Windows10環境で， コマンドプロンプト(cmd)からPlantUMLを動作させるメモ． 環境 Windows10 64bit Windows10にPlantUML環境を作る 環境 必要なファイルをインストール Java(OpenJDK)のDL，インストール GraphVizのインストー…

線形フィードバックシフトレジスタLFSR,一般フィードバックシフトレジスタGFSRのメモ 前回はざっくりM系列法のメモだったが，今回はM系列を利用している線形フィードバックシフトレジスタLFSRと一般フィードバックシフトレジスタGFSRのメモ． cartman0.haten…

疑似乱数発生法 M系列法のメモ 前回は線形合同法のメモだったが，今回はもう1つの疑似乱数発生法として， メルセンヌ・ツイスタの基になっているM系列法のメモ． cartman0.hatenablog.com MathJax.Hub.Config({ tex2jax: { inlineMath: [['$','$'], ['\\(','…

乱数発生方法と線形合同法のメモ メルセンヌ・ツイスタの前知識として，乱数発生方法と線形合同法のメモ MathJax.Hub.Config({ tex2jax: { inlineMath: [['$','$'], ['\\(','\\)']], displayMath: [ ['$$','$$'], ["\\[","\\]"] ] } }); 乱数発生方法と線形…

Gijika.comの上級編「四分割表での比較」のレクチャーメモ 前回は，応用編Cセット「RCT・DB・有意・お蔵入り・メタ分析」についてまとめた． cartman0.hatenablog.com 今回でラスト． Gijika.com(https://gijika.com/rate/literacy.html)にある上級編「四分…

Gijika.comの応用編Cセット「RCT・DB・有意・お蔵入り・メタ分析」のレクチャーメモ 前回は，応用編Bセット「バーナム効果，自己成就予言，認知的不協和，学会/論文，説明責任，誤謬論」についてまとめた． cartman0.hatenablog.com 今回は，Gijika.com(http…

Gijika.comの応用編Bセット「バーナム効果，自己成就予言，認知的不協和，学会/論文，説明責任，誤謬論」のレクチャーメモ 前回は，応用編Aセット「標本の偏り，プラセボ，確証バイアス，後付け仮説，万能理論，因果関係と相関関係」についてまとめた． cart…

Gijika.comの応用編Aセット「標本の偏り，プラセボ，確証バイアス，後付け仮説，万能理論，因果関係と相関関係」のレクチャーメモ 前回は初級編「自由と規制と疑似科学」についてまとめた． cartman0.hatenablog.com 今回は，Gijika.com(https://gijika.com/…

Gijika.comの初級編「自由と規制と疑似科学」のレクチャーメモ 前回は基礎編「広告の見方を考える」についてまとめた． cartman0.hatenablog.com 今回は，Gijika.com(https://gijika.com/rate/literacy.html)にある初級編「自由と規制と疑似科学」の動画レク…

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…

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…

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． ハードボタン（音量下＋電源を同時に）1秒以上長押し ショートカットとして，マルチタスクボタンを長押し ステータスバーからスクリーンショットを選…

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…

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 iPhoneまたはiPad端末からTwo-factor認証の設定 Two-factor認証からアプリ用パスワードを生…

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 M…

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 MathJax.Hub.Config({ tex2jax: { inlineMath: [['$','$'], ['\\(','\\)']], displayMath: [ ['$$','$$'], ["\…

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： SimonJ.D.Prince,Computer Vision Models, Learning, and Inference MathJax.Hub.Config({ tex2…

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…

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 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…

t分布が平均が同じ正規分布の無限混合分布であることをシミュレーションする 厳密には，t分布は，平均が同じ，分散がガンマ分布に従うスケールパラメータ$h$でスケールされた での正規分布で hをすべての範囲（無限）について足し合わせた（積分した）混合分…

EMアルゴリズムで混合正規分布(MoG)のパラメータを導出 EMアルゴリズムで混合正規分布(MoG)のパラメータを求めるメモ． 参考： Udemyの「ベイズ推定とグラフィカルモデル：コンピュータビジョン基礎1 54. Gaussian Mixture Model 混合正規分布」 テキスト："…

ベクトル・行列の微分メモ 確率・統計・グラフィカルモデリング・機械学習あたりに出てきそうなベクトル・行列の微分のメモ 随時追加予定 参考： https://www.ics.uci.edu/~welling/teaching/KernelsICS273B/MatrixCookBook.pdf MathJax.Hub.Config({ tex2ja…

多次元正規分布の周辺分布と条件付分布を計算する 多次元正規分布の周辺分布と条件付分布もまた正規分布になる． そのときのパラメータ（平均，分散）を導出する． D次元正規分布に従う確率変数ベクトルを$\vec{x}$, 平均ベクトルを$\vec{\mu}$, 共分散行列…

2つの正規分布の密度(pdf)の積から導出できる正規分布 正規分布の積もまた正規分布になるので，その正規分布のパラメータ（平均，分散）を導出する． （なお，確率変数の積ではない） 参考： Udemyの「ベイズ推定とグラフィカルモデル：コンピュータビジョン…

正規逆ガンマ分布の事後分布のパラメータ更新式と予測分布の導出 Udemyの「ベイズ推定とグラフィカルモデル：コンピュータビジョン基礎1」（テキスト："Computer vision: models, learning and inference" by Simon Prince）で， 事後分布のパラメータ式のみ…

正規逆ガンマ分布の確率密度関数の導出・可視化・サンプリング Udemyの「ベイズ推定とグラフィカルモデル：コンピュータビジョン基礎1」の授業で， ベイズ統計で正規分布のパラメータの分布に使われる正規逆ガンマ分布の紹介があったので，導出と可視化のメ…

正規逆ガンマ分布の分散についての積分からt分布を導出 MathJax.Hub.Config({ tex2jax: { inlineMath: [['$','$'], ['\\(','\\)']], displayMath: [ ['$$','$$'], ["\\[","\\]"] ] } }); 補題的な内容，何とか導出できたのでメモ． この補題は，ベイズ統計で…

k-meansクラスタリング実装メモ k-meansクラスタリングを実装してみたのでメモ． gist: k-means clustering · GitHub k-meansクラスタリング実装メモ k-meansクラスタリングのアルゴリズム 実装・コード test 2次元標準正規分布をクラスタリング 参考文献・…

不等式制約条件におけるLagrangeの未定乗数法の考え方 特に，不等式制約条件におけるLagrangeの未定乗数法の考え方のメモ． 参考資料： 第4回 不等式制約条件の場合の未定乗数法 · levelfour/machine-learning-2014 Wiki · GitHub MathJax.Hub.Config({ tex2…