Kaggle挑戦記

KaggleのTitanicに参加した記録。 データを目で見て分かったのは、

  • 兄弟の少ない子供は比較的助かった
  • 兄弟の多い子供は比較的助からなかった

ということぐらいでしたが、機械学習で分類器を作った結果（データを読み込ませてSVMで分類させただけという何の工夫もないやり方ですが・・・）、0.77990というスコアになりました。そのうち細かいチューニングもして再チャレンジしてみます。

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Canon製カメラ拡張ファームウェアMagic Lanternの使用記録

普段使っているカメラはCanonの70D。このカメラでインターバル撮影をする方法を調べていると、Magic LanternというCanonのカメラに色々な機能を追加することができるファームウエア拡張ソフトに行き着きました。
www.magiclantern.fm

当初やりたかったインターバル撮影も、一切の追加機材なしでできるという便利さに惹かれ、Magic Lanternを試してみました。
（メーカーが提供していないソフトを使用することになるので、インストール等によって何が起きても自己責任で）

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正規分布の実数全体での積分値（ガウス積分の証明）

確率密度関数としてしばしば用いられる正規分布は、当然ながら規格化されたものである（実数全体での積分値が{1}になる）。


正規分布関数を、

{ p(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma^2}}e^{-\frac{1}{2\sigma^2}(x-\mu)^2} }

とおく。
この{p(x)}の実数全体での積分値の二乗に対して積分区間を極座標に変換することにより、正規分布関数の実数全体での積分値を求める。

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はてなブログでのTeX数式の書き方 備忘録

TeX数式の書き方

はてなブログでTeX数式を表示するには、tex記法を使うのが簡単そう。

[tex:{括弧の中にtexコマンドを書く}]

上のtex記法を使った場合、自動でMathJaxというものが読み込まれ、コマンドを数式に変換してくれる。

数式の記載例

これが、

[tex:{
\begin{align}
y(x,m_N)&=m_N\Phi(x)\\
&=\beta\phi(x)^TS_N\Phi^Tt
\end{align}
}]

こうなる。

{ \begin{align} y(x,m_N)&=m_N\Phi(x)\\ &=\beta\phi(x)^TS_N\Phi^Tt \end{align} }

簡単。