OLSより進んだ統計手法で最初に覚えるのは最尤法だと思います。大半の人はツールとして知っていて、あまり中身を意識していない気がするのですが、「尤度」の説明無しで『尤度が最大になるパラメーターを求める方法』と言う説明が横行しているのは、問題があるかも知れません。 最尤法は、ある分布から観測値が取り出されたとして、“そうなる確率”が最も高くなるように分布の具体的な形状を決めるやり方です。“そうなる確率”を尤度と言います。こう書くと易しい事なのか難しい事なのか判別もつかないと思うので、実際に最尤法を解いてみましょう。 まず、何も考えずにトライ＆エラーで最尤法を試みるやり方を説明した後に、教科書的な最尤法の解法を説明します。 1. 何も考えずにトライ＆エラーで最尤法を試みる ある正規分布から値を3つ取り出したら、11 13 23だったとしましょう。このサンプルが“もっともらしい”正規分布の平均と分
Extensible Effects in Scala Freer Monads, More Extensible Effects で紹介される Eff モナドを Scala を使って解説します。 Contents Free Monad Freer Monad Efficient Freer Eff Monad (Extensible Freer) Free Monad Free はパラメータに Functor のインスタンスを与えることでモナドになるデータ型です。 Functor の定義から見ていきましょう。 trait Functor[F[_]] { def map[A, B](fa: F[A])(f: A => B): F[B] } 計算コンテナ F に対して map という関数が定義されます。 map は F[A] の計算値 A に関数 A => B を適用し F[B] を得ます。
Dissecting the Disruptor: Why it’s so fast (part one) – Locks Are Bad Martin Fowler has written a really good article describing not only the Disruptor, but also how it fits into the architecture at LMAX. This gives some of the context that has been missing so far, but the most frequently asked question is still "What is the Disruptor?". I'm working up to answering that. I'm currently on question
この記事はC++ Advent Calendar 2013の15日目にエントリしています。 内容はC++標準ライブラリとスレッドセーフに関する解説になります。 flickr / rennasverden もくじ What's スレッドセーフ？ スレッドセーフという幻想 基本型とデータ競合 C++標準ライブラリとデータ競合 C++標準ライブラリ：シーケンスコンテナ編 C++標準ライブラリ：連想コンテナ編 スレッドセーフ RELOADED 基本的なスレッドセーフ保証 std::shared_ptr<T> std::rand() std::cout （本文のみ約9000字） はじめに マルチスレッド対応の点では他言語に遅れを取っていたプログラミング言語C++ですが、C++11ではようやく標準ライブラリにスレッドサポートが追加されました。C++11スレッドサポートではスレッドクラスstd::thr
Editor's note: This is a guest post from Mathias Meyer of Travis CI. Travis CI is a continuous integration and deployment platform. It started out as a project to offer a free platform for the open source community to run their tests and builds on. Over the past two years, Travis CI has grown, a lot. What started out with a single server running just a few hundred tests a day turned into a platfor
まず、両者はかなり性質の異なるプロダクトなので、以下の比較は筋違い。 筋違いであることを前提に、ストリームデータ処理プラットフォームとしての両者を比べてみる。 基本情報 fluentd http://fluentd.org/ 今をときめくログコレクター/イベントアグリゲーター。Rubyで実装されているが軽量高速。 RPC基盤ではなく、その下のレイヤーに位置するプロダクト。 Storm http://storm-project.net/ 分散RPC基盤。ストリームデータ版MapReduce風フレームワーク。Java+Clojureで実装されている。 概要については、下記のスライドがとてもわかりやすかった。 Twitterのリアルタイム分散処理システム「Storm」入門 ストリームデータ処理で何をするのかについて ストリームデータ処理のニーズについて、自分が理解している範囲での簡単な説明。 典
.NETで簡単な例を見てみましょう。 public Person : INotifyPropertyChanged { string firstName, lastName; public event NotifyPropertyChangedEventHandler PropertyChanged; protected void OnPropertyChanged(string propertyName) { if ( this.PropertyChanged != null ) { this.PropertyChanged(this, new PropertyChangedEventArgs(propertyName)); } } public string FirstName { get { return this.firstName; } set { this.firstName
Brief Intro In 2009, I was working as a student for a small consulting firm, tasked to develop some real-time visualization stuff for the web. Normally, this would have meant writing some Flash. But it was 2009, so Flash Is Dead and HTML5 Is King. It was the first project I would work on where Javascript would make up the meat of the work, rather than just “sprinkling some jQuery on it” – another
ポール・グレアム「ブラック・スワン農場」を翻訳しました。原題は Black Swan Farming で、原文はココです。なお翻訳にあたり、filil様、tamo様、shiro様のアドバイスをいただいております。ありがとうございます！ ブラック・スワン農場 Black Swan Farming 2012年9月 September 2012 私は長年の間に、何種類かの仕事をしてきたが、ベンチャー企業への投資ほど直観に反する仕事を他に知らない。 I've done several types of work over the years but I don't know another as counterintuitive as startup investing. ベンチャー企業への投資を職業にするとき、理解すべき最も重要な２つのことは、 (1) 事実上すべてのリターンは、大成功するごくわ
2012-08-21 John Wiegley さんの “Monads in Pictures” を翻訳しました。翻訳の公開は本人より許諾済みです。翻訳の間違い等があれば遠慮なくご指摘ください。 2012年8月20日 John Wiegley 著 2012年8月21日 e.e d3si9n 訳 これはモナドのチュートリアルではないし、ここには数学用語も出てこない。本稿は、既にモナドを一応使えるぐらいには習った人を対象とする。視覚化することで、何のために何をやっているかが明らかになるはずだ。 関数 モナドに対する直感を得る一つの方法として関数からモナドへの抽象化をたどるというものがある。関数が何をやっているのかを簡単な絵で表してみよう。Haskell の関数の呼び出しの構文を上に、同じ演算を視覚化したものを下に置いた: 関数はある値 a を投射 (map) して別の値 b を得る。中で何が起
□ マップが違うのはある程度あきらめてたけど。 ★S これは画期的なことかも知れないんだけれど、TODは１フロアにつきマップのデータを１バイトしか持っていません。つまり、プログラム的にはマップという概念がないんですね。ちょっと難しいのですが、説明します。 TODの迷路は、まず全ての柱を想定します。そして、最初の１本を選び、そこから面数を根とした乱数によって、０〜３の数を導き出し、それに相当する方向（ex.０:上、１:右、２:下、３:左）に壁を作ります。それが外壁か別の壁に接触しなければ、新しい根より０〜２の乱数をもとめ、そちら方向（ex.０:進行方向左、１:まっすぐ、２:進行方向右）へ壁を伸ばします。これを外壁か別の壁に接触するまで続けます。 もし外壁か別の壁に接触した場合、最初に選んだ柱から順番に、まだ壁の通過していない柱を選んで同じ処理を繰り返します。壁の通過していない柱がなくなると迷
この記事は、Monad でつまづいた Haskeller のための Monad 再入門です。 Monadとは何ですか？ Monad とは、単なる型クラスの一つです。難しいという風評もありますが、それ以上でもそれ以下でもありません。 この型クラスのメソッドは、return と >>= です。 class Monad m where (>>=) :: m a -> (a -> m b) -> m b return :: a -> m a つまり、以下を満たす型の集合が Monad です。 m a で表現できるように一つの型変数を格納するコンテナ型 >>= と return を実装 return は新しいコンテナを作り、>>= は二つのコンテナを合成します。 Monad のインスタンスは失敗系と状態系に大別できます。以下に代表的なインスタンスを示します。 失敗系: Maybe、[] (リスト)
2011年、8年をかけた「Winny」裁判が終わった。渦中にいたのは「2ちゃんねる」では「47氏」と呼ばれていた金子勇氏だ。裁判後のインタビュー（関連記事）では、編集部の「これからどうしていきたいか？」という質問に「決めてないです」と答えていた金子氏であるが、着実に次のステップに進み始めている。 6月12日、Skeed社とデータホテルが業務提携して「CLOUD CONNECT」というデータセンター間を高速接続するサービスを展開すると発表（関連記事）したが、金子氏は現在、このSkeed社の社外取締役となっており、新たなプロダクトの開発に専念している。今回のインタビューでは、この金子氏とともに代表取締役社長である明石昌也氏も同席を願い、Winny事件をきっかけにできあがったというSkeed社や、事件の思い出、そして彼らが現在広めようとしている高速データ転送技術について尋ねてみたい。 Winny
みなさん、こんにちは、突然ですが、今日は、先日行われた日本対スペインの試合のレビューを行います。ユーロ2012の話をしようとしてたら、いつの間にかロンドン五輪がはじまっちまいました。サボりすぎでございます。 もっとも、日本代表が金星あげたので、すでにレビューは大量に出てるので、あんまり書くことないんですけど、他のレビューであんまり触れられてない所があったので、そこについて、いくつか補足的な話をしようと思います。 ちと時間がないので、今回のレビューは軽めでキャプもあまり使いません。 日本対スペイン、スペインのゲームプランについて というわけで、まずは、マッチアップから。 マッチアップはこうです。日本が４２３１で、スペインは４３３。システム的には、完全にかみ合ってる対戦です。なんで、普通にやると、これ、がっつりかみ合ってしまうのですね。完全にシステム的にかみ合ってるので、ミスマッチが生まれない
(Note: This is a copy of the original that used to live at http://www.bluetail.com/~joe/vol1/v1_oo.html) When I was first introduced to the idea of OOP I was skeptical but didn’t know why - it just felt “wrong”. After its introduction OOP became very popular (I will explain why later) and criticising OOP was rather like “swearing in church”. OOness became something that every respectable language
This was originally posted by Michael O'Church on his blog. -- Functional programming is a ghetto. Before any flamewars can start, let me explain exactly what I mean. I don’t mean “functional programming sucks”. Far from it. The opposite, actually. Not all ghettos are poor, crime-ridden, and miserable. Jewish ghettos existed for centuries in Europe, from the Renaissance to World War II, and many w
WEB+DB Press が出てます(だいぶ前に). 前回はあまりに内容がおっさんすぎたと反省し, 今回は若者ぶって JavaScript のビューレイヤの話を書いてみました. MVC 用語の定義を気にするのもいいけどもうちょっと細かい所に目を向けても面白いですよ, という話のつもりです. しかし最近は JS もおっさん言語であるという指摘をうけ二週遅れな自分を痛感… おっさん的な話であるところの連載第一回 Hackability vs. Hackiness はオンラインで読めるようになっていました. お暇のある方はご覧ください. 以下あんまし関係ない話: Hackability 紛争 先の連載記事にも書いたとおり, WebKit はプロジェクト目標の一つとして hackability を挙げている. 私が hackability の有無を気にし始めたのもこれを見て以来のことだ. Hack
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Chromium と WebKit は二つの独立したプロジェクトだ。 ソースツリーはそれぞれ別で、そこにはインテグレーションの苦労がある。 WebKit 以外にも V8 や Skia など Chromium が依存している外部のプロジェクトは山ほどあるけれど, WebKit とは特にぴったりくっついている。 そのぶん二つの足並みをあわせる手間も際立つ。 以前、書籍 ”アジャイル開発の本質とスケールアップ” で リリーストレイン という大規模プロジェクトのインテグレーション手法を読んだ。 プロジェクトの内部で一段細かい時限リリースを設け、そのタイミングでインテグレーションする方法。 内部リリースにあわせてプロジェクト同士が依存している相手のバージョンを上げ、 壊れたところをなおすわけ。 Chromium と WebKit もこまめに相手のバージョンを新しくする。 主たる依存の向きは Chro
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