Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
正規分布でpythonに絡む
Search
yobe
February 17, 2018
Technology
0
510
正規分布でpythonに絡む
正規分布でpythonに絡む
yobe
February 17, 2018
Tweet
Share
More Decks by yobe
See All by yobe
画像認識からpythonに絡む
yobee
0
400
Other Decks in Technology
See All in Technology
ガバメントクラウド(AWS)へのデータ移行戦略の立て方【虎の巻】 / 20251011 Mitsutosi Matsuo
shift_evolve
PRO
2
180
関係性が駆動するアジャイル──GPTに人格を与えたら、対話を通してふりかえりを習慣化できた話
mhlyc
0
140
Adminaで実現するISMS/SOC2運用の効率化 〜 アカウント管理編 〜
shonansurvivors
4
410
フルカイテン株式会社 エンジニア向け採用資料
fullkaiten
0
9.1k
社内報はAIにやらせよう / Let AI handle the company newsletter
saka2jp
8
1.3k
LLM時代にデータエンジニアの役割はどう変わるか?
ikkimiyazaki
6
1.1k
動画データのポテンシャルを引き出す! Databricks と AI活用への奮闘記(現在進行形)
databricksjapan
0
170
ガバメントクラウドの概要と自治体事例(名古屋市)
techniczna
2
210
From Prompt to Product @ How to Web 2025, Bucharest, Romania
janwerner
0
120
OpenAI gpt-oss ファインチューニング入門
kmotohas
2
1.1k
『OCI で学ぶクラウドネイティブ 実践 × 理論ガイド』 書籍概要
oracle4engineer
PRO
2
150
extension 現場で使えるXcodeショートカット一覧
ktombow
0
220
Featured
See All Featured
Practical Tips for Bootstrapping Information Extraction Pipelines
honnibal
PRO
23
1.5k
Navigating Team Friction
lara
189
15k
Thoughts on Productivity
jonyablonski
70
4.9k
Optimizing for Happiness
mojombo
379
70k
It's Worth the Effort
3n
187
28k
Statistics for Hackers
jakevdp
799
220k
Testing 201, or: Great Expectations
jmmastey
45
7.7k
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
251
13k
The Cult of Friendly URLs
andyhume
79
6.6k
Building Better People: How to give real-time feedback that sticks.
wjessup
368
20k
Rebuilding a faster, lazier Slack
samanthasiow
84
9.2k
Speed Design
sergeychernyshev
32
1.1k
Transcript
ਖ਼ن͔ΒQZUIPO ʹབྷΉ ΜͳΓ1ZUIPO ٢ాɹوً
ࣗݾհ 1)1FS͙̑Β͍ 1ZUIPOJTUB͙Β͍ ΤϯδχΞ
։ൃڥ IPNFCSFX NBDύοέʔδཧιϑτʁ QZFOW 1ZUIPO"OBDPOEBDVTUPN CJU +VQJUFSMBCɺOPUFCPPLʑ
ਖ਼نͬͯ w ͜Μͳײ͡
ਖ਼نͱ ɺମॏɺଌఆޡࠩ,ςετͷͳͲ௨ৗɺதԝۙͷ ฏۉͷۙ͘ͷਓ͕Ұ൪ଟ͘ɺ0100ʹۙͮ͘΄Ͳਓ ͕গͳ͘ͳΓɺಘͷࠨӈରশͷܕʹͳΔ͜ͱ͕ ଟ͍ͱݴΘΕ·͢ɻ͜ͷΑ͏ͳͷܕΛਖ਼نʢΨε ʣͱݴ͍·͢ɻ
ਖ਼نͬͯ
ਖ਼نͷಛ ɾ໘ੵΛશͯੵ͢Δͱ1ʹͳΔɻ(֬ͷੑ࣭) ͋Δ۠ؒͷ໘ੵͷੵɺͦͷ۠ؒ ͷσʔλ͕ൃੜ͢Δ֬ͱͯ͠ѻ͑Δɻ • ඪ४ภࠩΛσ(γάϚʣͱͨ͠ͱ͖ɺ±σʢϛϡʔʣͷൣғʹ68%ͷσʔλ͕͓͞· Δɻ±2σͷൣғʹ95%ͷσʔλ͕͓͞·Δɻ • ൃੜ͢Δ͕͍֬Λ؍ଌ͢ΔͱҟৗͳͰ͋Δͱఆ͍ͨ࣌͠ʹ͑Δɻ
ඪ४ภࠩͱʢͪΐͬͱิʣ ͷΒ͖ͭΛݟΔ͜ͱ͕Ͱ͖Δɻ ઌʹࢄΛٻΊΔɻ ฏۉͱͦΕͧΕͷͱͷࠩͷೋʹର͢Δฏۉ ͕ࢄΒ͍ͬͯΔͱେ͖͘ͳΔɻ
ਖ਼نͷಛ
ਖ਼نͷ͍ॴ #͓ళͷདྷళऀΛຖʹ͚Δͱ
ਖ਼نͷ͍ॴ ਖ਼نͰݟΔͱ ചΓ্͛ͷ͋Δͳ͍ͻ
͍ͭͰʹࠞ߹Ψε ౷ܭͷΛ͢Δͱ৭Μͳख๏͕͋Γ·͢ɻ
͍ͭͰʹࠞ߹Ψε ͷΫϥελϦϯάͱݴΘΕΔɻσʔλͷಛ͔Βྨ͢Δख๏ ͰΘΕɺͳʔΜͱͳ͘σʔλͷಛΛྨͯ͘͠Ε·͢ɻ
ΑΓΑࣝ͘ผͰ͖Δ K-meansʢࠨਤʣͱͷൺֱʹͳΓ·͕͢
ྫ͑ ͜Μͳਖ਼ن
Α͘ݟΔͱ ೋͭͷਖ਼ن ͷֻ͚߹Θͤʹ ݟ͑·͢ɻ
Α͘ݟΔͱ ͷͯ·Γ͕ྑ͍ΜͰ͢ʂ
w&.ΞϧΰϦζϜΛ༻ ֬ϞσϧͷύϥϝʔλΛ࠷ਪఆ͢Δख๏ͷҰͭ Ͱ͋Γɺ؍ଌෆՄೳͳજࡏมʹ֬Ϟσϧ͕ґଘ ͢Δ߹ʹ༻͍ΒΕΔɻɹ -ͪͳΈʹ࠷ਪఆ ύϥϝʔλ͕͋Δ a,ba,b ͩͬͨ࣌ʹͦͷσʔλ͕ग़ྗ͞ΕΔ֬ p(x,y|a,b)p(x,y|a,b) Λ
ͱݺͿ -ͪͳΈʹͱ ʢͬͱʣΒ͍͠ͷ߹ ͕࠷ߴʹͳΔΑ͏ʹa,ba,bΛબͿ(࠷ਪఆ)ɿ
w&.ΞϧΰϦζϜ E εςοϓͱ M εςοϓͷऩଋ͢Δ·Ͱ܁Γฦ͠ॲཧΛ͓͜ͳ͏ΞϧΰϦζϜ E εςοϓʢظࢉग़ʣɹ ଟมྔਖ਼نͷμσͱࠞ߹Λݻఆ͠ɺΛ࠷େʹ͢ΔॴଐΫϥεΛٻΊ͍ͯΔ͜ͱʹ૬ ͢Δ --
Ϋϥελ͝ͱʹɺ֤σʔλ͕ͦ͜ʹଐ͢Δ֬Λࢉग़ -- ࢉग़͞Εͨ֬ͷ߹ܭΛٻΊΔ -- ΫϥελͰͷ֬ɺ͖݅֬Ͱ͋Δʹҙ M εςοϓʢظ࠷େԽͷͨΊͷใߋ৽ʣɹ – ॴଐΫϥεΛݻఆ͠ɺΛ࠷େʹ͢Δଟมྔਖ਼نͷμσͱࠞ߹ΛٻΊΔɻ • Ϋϥελ͝ͱʹࢉग़֬ͷฏۉΛٻΊɺͦΕΛΫϥελॴଐ֬ʢ͖݅֬ͷ݅෦ͷ ֬ʣͱ͢Δ • ࣍ͷॏ৺Λɺσʔλ࠲ඪΛ֬ͰॏΈ͚ͯ͠ࢉग़͢Δ • ৽͍͠ॏ৺Λ͍֬ͰॏΈ͚
͓͠·͍ ͝੩ௌ͋Γ͕ͱ͏͍͟͝·ͨ͠ɻ