仮想化でまったくWindowsのデバイス周りの知識がないことがわかったので、ちょっと勉強した。主にデバイスドライバのインストール方式(infファイルの読み方)と、どうやってデバイスとドライバをマッチングするかを調べた。まず、Windowsにおけるデバイスドラ…

自宅のWindows機がお亡くなりになったので、ここらで一つ仮想化でも試してみるかと、Windows 8をノートパソコン上のUbuntu12.04にのっけた。 今回の記事は、Windows 8の導入方法と、ディスクアクセスの高速化について、技術的な情報も含めながら記載している…

GM 「舞台が神社にうつりました. 歩くことしばらく, ひっそりと神社が見えてきます. 手前に長い階段があり, 立ち入り禁止の札がありますがあまり意味はないでしょう」 羽川「人はいますか？」 GM 「本殿の戸は閉まっていますが鍵はかかっていません. 後ここ…

(※はじめの方は録音がないためかなり適当です)GM 「夜が明けました. 皆さんに残念なお知らせです. 村へ続く唯一の道が土砂崩れによって塞がってしまったということが宿の主人から伝えられます」 羽川「閉じ込められた？」 GM 「一応, 本日中には重機が来るら…

先日, 都内某所で友人たちと「クトゥルフの呼び声」と呼ばれるTRPGをプレイしました. これはそのリプレイです. 初心者GMと初心者プレイヤーによるプレイなこともあり, 完全に内輪向けコンテンツになっています。なお, 一部録音してないところ（特に序盤）を…

今回は決定木を用いて手書き文字データの分類を行う.決定木の詳細はあらゆる所で解説されているので適当に調べて欲しい. このPDFを参考にしたけど, いい資料かは微妙. 決定木は各節に質問が, 葉にクラスラベルが結び付けられている木（データ構造の木）であ…

今回はK近傍法を用いて手書き文字データを分類する.K近傍法は, あるデータのクラスを分類する際に, そのデータから距離が近い順にK個訓練集合からデータを取り出し, それらのラベルの投票によって分類対象のラベルを決定するシンプルなアルゴリズムである.一…

scikit.learnの分類手法を比較するこの企画. 今回はナイーブベイズを検証する.ナイーブベイズはi番目の入力ベクトルの各次元が, クラスラベルが与えられると互いに独立, すなわち となると仮定する分類手法である. ただし, はの次元数, はi番目の入力ベクト…

問題設定や細かい実験手法は下のページを参照. scikit.learn手法徹底比較！ イントロダクション今回は言わずと知れたSVM(サポートベクターマシン)を試す. 訓練データ数を増やしていったときに, 手書き文字の分類性能がどのように推移していくかを調べる.SVM…

分類器の比較に関する注意事項をまとめた論文「On Comparing Classifiers: Pitfalls to Avoid and a Recommended Approach(SALZBERG 1997)」を読んだ. この辺はちゃんと学んで起きたかったが, 面倒で（あんまり面白くないし）放置していた. 概要としては, 「…

MNIST手書き文字データセットを利用してscikit.learnのsupervisedな分類アルゴリズムを比較する. パラメーターチューニングや計算時間の感覚が掴みたくて, １回やってみたかった.MNIST手書き文字データセットとは, 機械学習初学者が何故か必ず与えられると言…

Pythonでraw data(バイナリ列や数値列)を画像として表示する. 今まではOpenCVを用いていたが, インストールされていない環境も多そうなので, 今回はPIL(Python Imaging Library)とPyGTKを用いた. PILのみ用いる場合 数値のリストからnumpyのarrayを経由してP…

現在, 継続して視聴しているラジオについて感想をまとめた. 好みの点数一覧はこっち. そんなに量は聞いてないのでお勧めがあったら教えて欲しい. ★5は敬意を払っている, ★4は放送が待ち遠しい, ★3は楽しく聞いてる, ★2はたまに面白い, ぐらいの雰囲気. 僕は…