記事一覧
FFMをxLearnで試す
Field-aware Factorization Machines (FFM) を Python で試すために、xLearn を使ってみた。 環境によってインストールできたりできなかったりして、よく分からない。メンテナ […]
続きを読むPythonでasyncioを使ってみる
asyncとかawaitとか使っていい感じにやると、IOバウンドな処理は速くなる。 なお、notebook でやるときは以下が必要 さもないと、以下のエラーが出る
続きを読む低温調理に必要な時間、D値、Z値
生菌数 \(N\) は指数関数的に減っていくらしい： $$N = N_0 \times 10^{-t/D}.$$ この \(D\) をD値という。つまり生菌数を \(1/10\) に減らすために必要な時間。例えば \(1 […]
続きを読む情報幾何に入門した (5): 双対平坦空間とか
『入門 情報幾何―統計的モデルをひもとく微分幾何学―』の復習メモ。 \(M\) を多様体、\(\nabla\) を \(M\) の affine 接続とし、\((U,\varphi)\) を \(M\) の座標近傍とする […]
続きを読む情報幾何に入門した (4): 統計多様体とか
『入門 情報幾何―統計的モデルをひもとく微分幾何学―』の復習メモ。 \((M,g)\) を Riemann 多様体、\(\nabla\) を \(M\) の affine 接続とする。各 \(X,Z \in \mathf […]
続きを読む情報幾何に入門した (3): α-接続
『入門 情報幾何―統計的モデルをひもとく微分幾何学―』の復習メモ。 \(M\) を多様体とし、\( \mathfrak{X}(M) \) を \(M\) 上の \(C^\infty\) 級ベクトル場全体の集合とする。写像 […]
続きを読む情報幾何に入門した (2): チェンツォフの定理
『入門 情報幾何―統計的モデルをひもとく微分幾何学―』の復習メモ。 記号 $$\begin{align}\Omega_n &= \{ 0, 1, \ldots, n \} \\\Xi_n &= \{ (\ […]
続きを読む情報幾何に入門した (1)
情報幾何に興味がわいたという話を以前したので、『入門 情報幾何―統計的モデルをひもとく微分幾何学―』を読んでみた。その時に触れた『岩波データサイエンス Vol.3』に書いてあったことはほとんど分からなかったけど。 情報幾 […]
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