確率統計の復習: 離散型確率分布のモーメント母関数

こんにちは。 先日、デザインフェスタに行って、動く飛行機 (?) のおもちゃを買ってきた たーせるです。

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確率統計の復習: 期待値と分散

参考書を読みながら、まったり確率統計の復習中。

離散型確率分布の期待値と分散

離散型確率変数 { X = x_1,\, x_2, \, \cdots ,\, x_n } に対して、それぞれ確率 { P = p_1,\, p_2,\, \cdots ,\, p_n } が割り当てられている確率分布における {X}期待値を、以下のように定義する。

{ E [ X ] = \mu = \displaystyle\sum_{k=1}^{n}x_{k} p_{k} }

ちなみに上式の {E} をある種の演算子とみなすと、以下のように線型性 { E [ aX + b ] = a E [ X ] + b } が成り立つことがわかる({ a, \, b } は定数)。

{
\begin{align}
E [ aX + b] &= \displaystyle\sum_{k = 1}^{n} (ax_k + b) p_k \\
&= a \underbrace{ \displaystyle\sum_{k=1}^{n} x_k p_k }_{ E[ X ] } + b \underbrace{ \displaystyle\sum_{k=1}^n p_k }_{1} \\
&= a E [ X ] + b
\end{align}
}
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陥る

新しいことを覚えても、それをすぐさまプロダクトに取り入れようとすると事故るかも知れない。

その技術を使って実現できることを知り尽くす
  ↓
あれこれやりたくなる → 事故を起こす
  ↓
ルール化が必要なことに気づく
  ↓
やるべきこと・やってよいこと・やるべきではないことを分ける
  ↓
指針化する → 無意味なルールができる
  ↓
有益なルールができる → 誰も守らない
  ↓
徹底する → ルールが陳腐化する

条件付き確率とベイズの定理

こんにちは。 たーせるです。

最近、なんとなく数学と仲直りしたいなーと思い、『スバラシク実力がつくと評判の大学基礎数学キャンパス・ゼミ―大学の数学がこんなに分かる!単位なんて楽に取れる!』を読んでいます。 副題が長い!

ぼくが特に苦手意識を抱いている「確率分布」の章を重点的に攻略。 条件付き確率、確率とぜん式、確率分布・二項分布という流れで、最終的にはモーメント母関数でしめる流れです。

昔、パターン認識を少し齧った際、条件付き確率を十分に理解できず、ベイズ理論で挫折してしまいました。

そんなわけで今日は「条件付き確率とベイズの定理」と仲直りしてみようと思います。

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Angularでアニメーション

ためしてみた。

サンプルプロジェクト

angular/cli のプロダクションビルド時に、生成物のファイル名がランダムにならないようにする

小ネタ

@angular/cli のコマンドを使ってプロダクションビルドを行うとき、ng build コマンドに --prod オプションを付ける。

$ng build --prod

ただし、デフォルトでは dist フォルダの配下に生成されるファイル名の末尾には、ランダムな英数字が付加されてしまう。

  • main.008be6ee3613cb79cb56.js
  • polyfills.2f4a59095805af02bd79.js
  • runtime.a66f828dca56eeb90e02.js
  • styles.34c57ab7888ec1573f9c.css

このランダム文字列が不要な場合は、angular.jsonoutputHashing"none" を設定すればよい。

  "configurations": {
    "production": {
      "fileReplacements": [
        {
          "replace": "src/environments/environment.ts",
          "with": "src/environments/environment.prod.ts"
        }
      ],
      "optimization": true,
      "outputHashing": "none", // ★ここ
      "sourceMap": false,
      "extractCss": true,
      "namedChunks": false,
      "aot": true,
      "extractLicenses": true,
      "vendorChunk": false,
      "buildOptimizer": true
    }
  }

続・Schematics で始める @ngrx/store (@ngrx/effects篇)

前回の続き。

tercel-s.hatenablog.jp

今回は、Schematics で始める @ngrx/effects のお話。

この記事の対象読者は主に自分であり、前提となる説明やら手順やらもろもろ省いている。よく分かっていないところは逃げている。

そのため、何かの間違いでこの記事に辿り着いてしまった自分以外の誰かにとっては何一つとして得るものはない。

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