無名関数を使って🐌かたつむりを描く
・ 自分で関数（式）を作る ・ 直交座標と極座標 ・ 陰関数が便利なときもある パスカルさん 「人間は考える葦である」で有名な パスカルさん（Blaise Pascal）は、数学や科学一般、哲学...
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立体的な🐌かたつむりを描く
・ パスカルのかたつむりが立体に ・ 光源の設置 ・ 表面反射の設定 まず２次元の、かたつむり パスカルのかたつむり については前回の記事をご覧ください パスカルの蝸牛形(Wikipedia) ...
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無名関数で🌸花を描いてみる
・ 自分で関数（式）を作る ・ 極座標と直交座標 ・ ベルヌーイのスケート曲線 ベルヌーイのスケート曲線 スケート曲線の式は、こんな感じです どんな風かはすぐには想像できないですが、 下のwik...
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立体的な🎄モミの木を描く
アドベントカレンダーの最終12/25には、クリスマスツリーを描いてみます！アドベントカレンダーで12月半ばに作った、 菊の花みたいな、ベルヌーイのスケート型の変形を利用します。 完成形 12月に...
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グランディの🌹バラを立体的に描く
・ 極座標系で花弁を描く ・ Z軸を加える ・ 巻き上げる グランディのバラ ルイージ・グイド・グランディ (Luigi Guido Grandi) さんは、17-18世紀の、イタリアの数学者で...
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重なったデータのクラスタリング
・ データの内容からふたつのグループに分ける ・ ガウスモデルで近似 ・ 共分散行列 データを分ける ここでは、２変量データを、ふたつのグループに分けることをしてみます（クラスタリング）。 ひと...
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検出のための重みづけ（weight）
・ 判別分析など多くのものにあるオプション ・ サンプル数の偏り ・ 何を見つけたいか？ 重みづけ 言葉の通り、たとえば、比重１のものに、比重１０の重みを付けて計算することです 機械学習のライブ...
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機械学習が楽観的（Optimistic）って？
・ 機械学習は楽観的なとこがある ・ サンプル数 ・ データ可視化が大切 人でもないのに楽観的？ 最初にそういう言葉があるのを知ったのは、何年も前のことですが、その後、実際に５年ほど前に、楽観的...
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デコポンの皮の呪い（相関がある多次元データ）
・ 相関がある高次元データの様子 ・ ガウス分布（正規分布）で作成 ・ 可視化してみる 「メロンの皮の呪い」（互いに独立した正規分布の多変量） https://qiita.com/emikosh...
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ラバネッリさんのSincNetフィルタ
・SincNetフィルタは簡単 ・視覚的に理解したい ・音声などの波形データに使える SincNetフィルタとは SincNetは、音声などの波形データを分類するモデルで、最初の処理に、Sinc...
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メロンの皮の呪いを見てみた（多変量）
・ ガウス分布（正規分布） ・ 中心に観測点が多いイメージ（低次元） ・ 高次元のガウス分布になるとメロンの皮みたいになる 次元の呪い 機械学習では「次元の呪い」と呼ばれるものがあって、高次元に...
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人の感情を、手軽に測ることはできる？
・人の感情を測ることはできる？ ・ウェアラブル機器や、非接触測定が可能？ Freddy Paz, J. Pow-Sang, International Journal of Software E...
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検出のための Confusion Matrix の見方
Confusion Matrixは、日本語では混同行列などいくつかの名前で呼ばれます。機械学習の分類タスクで結果が出てきたら、まずConfusion Matrixを作成して、全体の様子を可視化す...
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人は、指でさすとき、どうやって正確な位置を決めているか？（その２）
・背景を、手掛かりとして使う ・アロセントリック空間処理(allocentric spatial processing) 前半部分（その１）からの続きです。 Motoaki Uchimura ...
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人は、指でさすとき、どうやって正確な位置を決めているか？（その１）
・表示されたターゲットを指でさす ・ターゲットと指の位置にずれがあると、次にやるときに補正しようとする 暗闇の中で光源を見ていると、あたかも光源が動いているように見えることがあります どれくらい...
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アイトラッカーでウェブサイトを比較してみた
・アイトラッカーを使って列車予約サイトの比較をしてみた ・わかりにくいサイトでは、時間がかかり、視線の移動が多い アイ・トラッカーを使って列車予約サイト２社の違いを調べてみました。 Refere...
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