絶対計算ってなんだ。Super Crunchers「その数学が戦略を決める」を読む。デジタルコンテンツの行き着くところ。:なるいのDrm進化論:オルタナティブ・ブログ

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July 11, 2024, 5:58 am

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  1. その数学が戦略を決める (文春文庫)の要約 - bookvinegarビジネス書まとめ
  2. 公務員試験の捨て科目とは?その意味や戦略の立て方をゼロから解説 | ハチサン公務員試験

その数学が戦略を決める (文春文庫)の要約 - Bookvinegarビジネス書まとめ

Ayres "Supercrunchers" Japanese Errata ご好評いただいておりますイアン・エアーズ『 その数学が戦略を決める 』(文藝春秋)ですが、いくつか誤訳やかんちがいが刊行後に発見されました。お恥ずかしい次第です。また、翻訳とは関係ないながら、内容についていくつかコメントや疑問点の指摘が出ております。以下に正誤表と各種コメントに対するコメントをば。 また、いくつか下に挙がっているにもかかわらずきちんと直っていないミスがいくつかあるようです。次の増刷ではきちんとなおすようにいたしますので、増刷がかかるようよろしくお買い上げのほどを。 文庫版での誤り Page 位置 誤 正 コメント p. 18 12 行目 ワインの品質 = 12. 145 + 0. 00117×冬の降雨量 + 0. 0614 ×育成期平均気温 - 0. 00386×収穫期降雨量 ワインの品質 = -12. 00117×冬の降雨量 + 0. 614 ×育成期平均気温 - 0. 00386×収穫期降雨量 + 0. その数学が戦略を決める (文春文庫)の要約 - bookvinegarビジネス書まとめ. 0239 ×1983年までのワインの熟成年数 *3 p. 447 最後から3行目 5×sd+mean = 3. 72 0. 5×sd+mean = 3.

公務員試験の捨て科目とは?その意味や戦略の立て方をゼロから解説 | ハチサン公務員試験

88 ID:3lyG9EOl >>12 そこまで減るのにあと半月かかるのか 15 Ψ 2021/07/28(水) 18:46:55. 00 ID:nmwoePsG ピークは5000人超だね 16 Ψ 2021/07/28(水) 19:09:54. 18 ID:OPJFBPcH 尾身の職業は占い師 17 Ψ 2021/07/28(水) 19:19:46. 15 ID:5NjL71Uf >>9 無理じゃない?このお歳では統計数学でものを 考える能力はないだろうし、若いときにそのような 捉え方を習っていないだろう。数学が得意な 若い医者に分析をさせないとな。 18 Ψ 2021/07/29(木) 05:36:27. 公務員試験の捨て科目とは?その意味や戦略の立て方をゼロから解説 | ハチサン公務員試験. 20 ID:Xa/zZc1J >>12 東京都の数字なんて信用できないな。知事が あれだものな。 19 Ψ 2021/07/29(木) 06:12:23. 05 ID:qoyp0UHL 顔を見れば分かる 奴らの手先 尾身。 20 Ψ 2021/07/29(木) 06:21:59. 95 ID:qoyp0UHL 無意識に奴らの思考を反映し 世を惑わせ 人々を薪に焚べる 生き物を無邪気に 殺すガキとかわらん ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています

2 すなわち 1/5 付近の解を持つことに至ったため、上記の主張がなされるようになった。これを 1/5 ルールという。 σの更新方法 σの更新方法は n ( x の要素数)毎の探索時に過去 10 n 回の成功確率を見て、成功率が 2 n 回(1/5ルール)未満なら 0 以上 1 以下の実数定数 c をσにかける。逆に 2 n 回以上の成功率なら σを c で割ることが推奨されている。 c の値は一概には決められないが Schwefel は 0. 85 を推奨している。 アルゴリズムの流れ まとめると(1+1)-ES のアルゴリズムは以下のような流れで行われる。 x とσの初期値をランダムで決める。 突然変異操作より x の近傍 x' を求める(求め方は上述の概要を参照) f(x) < f(x') であるなら、 x = x' とする。 1/5 ルールに従いσを更新する。 適当な終了条件が満たされるまで2. 以下の操作を繰り返す。 (μ, λ)-ES系 ここからは(μ, λ)-ES系のアルゴリズムについて述べる。このアルゴリズムは探索する x を複数にして、より効果的な大域探索を可能とするアルゴリズムの開発を目指したものである。しかしながら、そのような場合 (1+1)-ES のような 1/5 ルールが成り立たなくなってしまい、突然変異のパラメータ調整の具体的な指針が存在しない。 そこで、(μ, λ)-ES系では突然変異のパラメータも個体の中に埋め込み最適解の探索と同時にパラメータの数値も進化させる手法が試みられている。 具体的には個体を a とした場合、個体は次のような構成となる。 (探索ベクトル) (突然変異パラメータ) (調整パラメータ) 突然変異の操作 (μ, λ)-ES系の突然変異は上記の個体の各要素全てについて操作を行う。 まず探索のメインである探索ベクトル以外については以下のような操作が提案されている。 このとき は全て独立に平均 0分散 1の正規乱数である。 また は定数であり推奨値はそれぞれ、 β = 0.