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昔、良くfamicom(ファミリーコンピュータ)のRF周りやコントローラ周りを壊して修理に出していた時は、「結構普通の修理対応」だな。と思っていました(83-85年くらい) で。 今回の修理はすごかった。 今月中旬初代DSの調子がおかしく、電源投入してしばらくすると勝手に切れる事が多々になってきたので思い切って修理依頼を任天堂のwebからやってみました。 任天堂のページここのしたにある「サポート情報・その他」から 修理のご案内 を選択。 オンライン修理受付はこちら を選択。 すると、メールアドレス入力画面となり、入力。送信。 で、受付しました。 画面となり、メールが送られてくる。 そこにあるURLをクリックして、linkをたどって本編スタート で、そこでずらずらっと書く。 そすすると、修理お申し込み受付番号というのが出る。今後修理相談はその番号でやることになる。 今回、「DS/DS
ノンパラメトリック回帰の広場の表紙に戻る Ｑ１：ノンパラメトリック回帰って何ですか？ Ｑ２：ノンパラメトリック検定（ウィルコクスン検定とか）は、ノンパラメトリック回帰と関係あるんですか？ Ｑ３：ノンパラメトリック統計というのは、ノンパラメトリック回帰のことですか？ Ｑ４：ニューラルネットワークとノンパラメトリック回帰は関係がありますか？ Ｑ５：樹形モデルもノンパラメトリック回帰ですか？ Ｑ６：ノンパラメトリック回帰よりデータマイニングの方が盛んなのは何故ですか？ Ｑ７：平滑化ってノンパラメトリック回帰の別名ですか？ Ｑ８：平滑化パラメータって何ですか？ バンド幅と違うのですか？ Ｑ９：平滑化スプラインの平滑化パラメータの値はどのくらいがいいのですか？ Ｑ１０：局所１次式回帰、局所２次式回帰、局所３次式回帰、---、といろいろ考えられます。どれを使えばいいですか？ Ｑ１１：ノンパラメトリック
2008-11-26 RecentDeleted FrontPage FrontPage/2008-11-26 卒論作成プロセス(中澤) 本 森川弘康 堀先行研究追試 2008-11-25 第三章 判別分析の勉強 森川 2008-11-22 怪しい書き込みへの対処のページ 永井・エネルギー政策の方向性 その２ 永井・エネルギー政策の方向性 その３ 永井・競争企業がどのような行動にでるか 2008-11-19 先行研究の追試 New小岩直人 先生への質問(中澤) 信用リスク評価の数理モデルの自習 阿部 阿部知行 永井・なぐり書き集 2008-11-18 高山卒論ノート 2008-11-17 永井・エネルギー政策の方向性 永井・経済基本データ 永井・四半期GDP 2008-11-15 永井・どーでもいい話 2008-11-14 永井・サブプライム問題関連用語集 永井・サブプライム問題経緯（簡略
ベイズ統計学 Bayesian Statistics いまやすべての統計学者は多少なりともベイジアンである スッキリした論理と一貫した方法により現象を的確にとらえる インターネット上のフィルタリングでも基本コンセプト 「ロンドンの眼」London Eye あるいは「輪」The Wheel テームズ河畔にある ロンドン新名所 建設は今世紀に入ってから 『入門ベイズ統計』東京図書 経済学者・数学エッセイスト，小島寛之氏の書評 20080724：『入門ベイズ統計』の読みどころ 20080727：統計学の面白さはどこにあるか キーワード： 確率、推量、診断、データ分析、心理、戦略、意思決定、情報検索、コンピュータ、インターネット、経済・経営、医学、工学、国際関係 著者近影 => ポータル・サイト、著者紹介ページ、諸活動 『入門 ベイズ統計』東京図書 好評、秋に第２刷 New ! 『精説 ベイズ統計
僕は今まで世界史を全く勉強せずに生きてきました．大学受験時代は，ただの丸暗記教科と見ないしていて興味がわからなかったのです． しかし，今は，現代というものがどういうコンテキストの中に埋め込まれているかを知るための知識であると認識するに至りました．未来の予測は各人が頭を絞っていくしかないと思うのですが，今と過去の把握は勉強である程度どうにかなるものです．そして，過去と今を知ることは，未来を予測する助けとなると考えるに至りました． そのような問題意識を踏まえて，教科書にあるような過去から時系列順に学んでいくスタイルではなくて現状を分析するための知として世界史に興味を持っています． こういった僕の興味を含めて，民族紛争や政治経済の問題に関してコンテキストを含めて理解できるようになる本を紹介していただきたいと思います． あと，細かい条件を述べておきます． -知識がなくても読める本が好ましいです．
化学者のつぶやき 化学研究ライフハック： Evernoteで論文PDFを一元管理！ 2009/3/12 化学者のつぶやき, 実験・テクニック, 書籍・ソフト・Web Evernote, PDF, 論文管理 コメント: 0 投稿者: cosine 電子ジャーナルが発達した昨今、「論文を読む場所＝図書館、論文の媒体＝紙雑誌」というスタイルは過去のものとなりつつあります。 ほとんどの研究者はインターネットで論文検索をし、必要な論文をPDFファイルとしてダウンロードし、ラボで印刷するかPDFのままPC上で読む、というスタイルをとっているはずです。 ネットインフラが整ってきて、論文をどんどんダウンロードできるようになったのは素晴らしいことです。しかし、日々増え続けるPDFファイルを目の前に、一つ大きな懸案事項が持ち上がってきます。 つまり、入手した論文PDFをどうやって整理・管理すれば良いものか？と
ほとんどの人がHTTPSとSSL (Secure Sockets Layer) を結びつけて考えます。SSLは1990年代半ばにNetscape社が開発した仕組みですが、今ではこの事実はあまり正確でないかもしれません。Netscape社が市場のシェアを失うにしたがって、SSLのメンテナンスはインターネット技術タスクフォース(IETF)へ移管されました。Netscape社から移管されて以降の初めてバージョンはTransport Layer Security (TLS)1.0と名付けられ、1999年1月にリリースされました。TLSが使われだして10年も経っているので、純粋な"SSL"のトラフィックを見ることはほとんどありません。 Client Hello TLSはすべてのトラフィックを異なるタイプの"レコード"で包みます。ブラウザが出す先頭のバイト値は16進数表記で0x16 = 22。 これは
A sparse matrix obtained when solving a finite element problem in two dimensions. The non-zero elements are shown in black. In numerical analysis and scientific computing, a sparse matrix or sparse array is a matrix in which most of the elements are zero.[1] There is no strict definition regarding the proportion of zero-value elements for a matrix to qualify as sparse but a common criterion is tha
デジカメ写真などの画像ファイルを拡大したいときは画像編集ソフトを使うのが一般的だ。しかし、通常のソフトで解像度が低い画像を無理やり拡大すると、まるでドット絵のような輪郭がギザギザの画像になったり、ノイズが目だったりして画質が大きく低下してしまう。そこで利用したいのが今回紹介する「SmillaEnlarger」である。 SmillaEnlargerは画像拡大専用に作られたツールだ。画像の拡大時に輪郭などのデータを自動で解析・補完して、とてもなめらかに美しく拡大してくれる。処理には独自のアルゴリズムを用いており、拡大後の画質は広く高画質として知られているバイキュービック法をしのぐ（図1、2）。 読み込みに対応している画像の形式はBMP/JPEG/PNG/PPM/TIFF/GIFの6種類。この内GIFを除く5種類での出力に対応しており、拡大しながら形式変換を行える。切り抜き機能もあるので、必要な
上の疎行列には非ゼロ要素が9個しかなく、ゼロ要素は26個ある。スパース性は74%であり、密度は26%である。 2次元の有限要素問題を説いた時に得られる疎行列。非ゼロ要素を黒で表している。 数値解析と計算科学の分野において、疎行列（そぎょうれつ、英語: sparse matrix）または疎配列（英語: sparse array）とは、成分のほとんどが零である行列のことをいう[1]。スパース行列とも言う。行列が疎であると判定するためのゼロの値を持つ要素の割合について厳密な定義はないが、一般的な条件としては、非ゼロ要素の数が行数または列数におおよそ近いものである。逆に、ほとんどの要素が非ゼロ要素である行列は、密な（dense）行列であると見なされる[1]。行列のゼロ要素の数を要素数の合計で割った値を、行列のスパース性（sparsity）と呼ぶことがある。 概念的には、スパース性はペアワイズ相互作
曲線あてはめ（きょくせんあてはめ）またはカーブフィッティング（英: curve fitting）[1][2][3][4]は、実験的に得られたデータまたは制約条件に最もよく当てはまるような曲線を求めること。最良あてはめ、曲線回帰とも。一般に内挿や回帰分析を用いる。場合によっては外挿も用いる。曲線あてはめの問題の背後には回帰分析などにおいて多項式の次数をデータ数ー１もしくはそれ以上に設定すれば、少なくとも一つは全てのデータに当てはまる曲線が描けるという数学上の特性が存在する[5]。回帰分析で曲線を求める場合、その曲線はデータ点を必ず通るわけではなく、曲線とデータ点群の距離が最小になるようにする。曲線あてはめによって得られた曲線を、近似曲線という。特に回帰分析を用いた場合には回帰曲線という。現実の実験データは直線的ではないことが多いため散布図、近似曲線を求める必要性は高い。過剰適合に陥らないよう
確率的勾配降下法 (stochastic gradient descent method)† 予測の誤差関数が \(E^N=\sum_i^NE_i\) のように，各データ点についての誤差の総和で表されているとする．例えば，2乗誤差なら \[E_i=(y_i-f(\mathbf{x}_i))^2\] とすれば， \[E^N=\sum_i^NE_i=\sum_i^N(y_i-f(\mathbf{x}_i))^2\] のように，各データ点の誤差の総和となっている． 最急降下法では \(N\) 個のデータ全体についての勾配を考えた \[\theta\leftarrow\theta-\nabla E^N\] 確率的勾配降下法では，総和の勾配を計算する代わりに，\(i\)個目データについての勾配を計算してパラメータを更新する手続きを \(i=1,\ldots,N\) について行う． \[\theta\
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New [16.05.01] 「異能ベーション ｜ 独創的な人特別枠」[2015-2016] 応募書類など を追加しました。 [11.11.22] 「局所的位相シフト検出法」パッケージについて を追加しました。 [11.10.28] 微弱信号の検出を目的として「確率共鳴」の応用が考えられている分野（まとめ） を追加しました。 [11.10.10] 雑音を利用して微弱信号を検出する：「確率共鳴」と「広帯域位相の時間変化を利用する復調方法」 を追加しました。 [11.10.08] 広帯域位相の時間変化を利用する復調処理：「局所的位相シフト検出法」の概要 を追加しました。 [11.10.08] ロックイン・アンプを利用する復調処理の概要 を追加しました。 [11.09.14] 微弱信号の検出 ：「局所的位相シフト検出法」でできること（まとめ） を追加しました。 Diary [11.12.10]
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