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記事一覧

考える技術・書く技術 書評

この本のテーマは、 主たる考えとその展開を明確に表現する 主たる考えをサポートする補助の考えを論理的に位置付ける ためのプロセスを整理 感想 この内容は初見では難…

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思考論理分析③

こんばんは。思考論理分析の3回目です。 時間が空いてしまいました。 前回は思考の定義と分けるための3要件(ディメンジョン、クライテリア、MECE)を記載しました。 …

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機械学習5:過学習を抑える回帰モデル

こんばんは。自己学習のための機械学習勉強、第5回め。 #過学習を抑える方法 # ①学習(訓練)データの数を増やす # ②(モデルを簡単なものにする) # ③正則化を実施す…

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機械学習④ 線形モデル

#線形回帰 #線形回帰 、もしくは通常最小二乗法(ordinary least squares:OLS)は、最も単純で、最も古典的な線形回帰手法である。線形回帰では、訓練データにおいて予測…

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機械学習3〜KNN〜

教師あり学習ある入力に対して特定の出力を予測したい場合で、 入力出力のペアの例が入手できる際に用いられる。 入力出力のペアが訓練セットとなり、それから機械学習モデ…

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機械学習②Irisdataを見てみる

機械学習でよく使われるIrisのデータみる Irisdataは、R言語でもよく使われるdataで懐かしいと思った。 from sklearn.datasets import load_irisiris_dataset = load_iris…

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機械学習1〜序論〜

なぜNoteに書くのか?忘備録と勉強したことのアウトプット。モチベーションの維持が目的です。 なお、オライリーの本で勉強始めました。 なぜ機械学習?今までのプログラ…

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思考論理分析② 理解する=分かる=分ける

思考のメカニズム思考のメカニズムは情報と情報の突合せ。 例えば、 ・目の前に「低いうなり声をあげている ・黒い軽自動車ほどの大きさの毛むくじゃらの生き物 がいたとし…

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思考・論理・分析 感想と要約 冒頭と思考①

私とこの本との出会い私は最初に渋谷に本社を構えるとあるメガベンチャー*1に、マーケティング職として入社した際に、その社長から紹介されました。 まず最初に、論理的思…

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コミュ障解消のためにラジオを聞く

人と話すのの練習の意味を込めて。 昔からラジオを聞くようにして、人の話し方を真似るようにしようと思います。 昔、声優の平野綾さんもマンガをみながら自分でアテレコ…

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始めるにあたって何書こうか考えてます。
好きなこと、勉強したこと、感じたこと
自由に記載していきたいと思います。

読まれる人を意識しすぎると窮屈になってしまい、
書きたいことがかけなくなってしまいそうで怖くてどうしたらいいかなーと。

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考える技術・書く技術 書評

考える技術・書く技術 書評

この本のテーマは、

主たる考えとその展開を明確に表現する
主たる考えをサポートする補助の考えを論理的に位置付ける

ためのプロセスを整理

感想
この内容は初見では難しい、という人が多いかもしれない。けれど一貫して同じことを言っている。最後にまとめがあるので便利。結論ファーストで書くこと、話すことが大事。そのための考え方、支える文章の書き方がわかる。

第Ⅰ部(書く技術):ピラミッド・プリンシパ

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思考論理分析③

思考論理分析③

こんばんは。思考論理分析の3回目です。
時間が空いてしまいました。

前回は思考の定義と分けるための3要件(ディメンジョン、クライテリア、MECE)を記載しました。

今回は思考成果についてです。

思考成果とは事象の識別と事象間の関係性の把握になります。

事象の識別とは「それが何であるか、どのようなものであるか」です。
その事象の様々な要素を他の要素と比較し、違う部分を把握する行為を指し

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機械学習5:過学習を抑える回帰モデル

機械学習5:過学習を抑える回帰モデル

こんばんは。自己学習のための機械学習勉強、第5回め。
#過学習を抑える方法
# ①学習(訓練)データの数を増やす
# ②(モデルを簡単なものにする)
# ③正則化を実施する
#「正則化」とは、過学習を防いで汎化性能(未知のデータへの対応能力)を高めるためのテクニックの一つで、モデルに「正則化項」というものを付けることでモデルの形が複雑になりすぎないように調整しようとするもの
→過学習の制御を行う

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機械学習④ 線形モデル

#線形回帰
#線形回帰 、もしくは通常最小二乗法(ordinary least squares:OLS)は、最も単純で、最も古典的な線形回帰手法である。線形回帰では、訓練データにおいて予測と真の回帰ターゲットyとの平均二乗誤差(mean squared error)が最小になるように、パラメータwとbを求める。平均二乗誤差は、予測と真の値との差を二乗したものの平均値である。

y=w[1]x[1]

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機械学習3〜KNN〜

機械学習3〜KNN〜

教師あり学習ある入力に対して特定の出力を予測したい場合で、 入力出力のペアの例が入手できる際に用いられる。 入力出力のペアが訓練セットとなり、それから機械学習モデルを構築する。目的は、新しい見たことのないデータに対して正確な予測を行うことである。

“教師あり機械学習問題は2つに大別することができる。

クラス分類(classification)と回帰(regression)だ。
クラス分類問題

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機械学習②Irisdataを見てみる

機械学習②Irisdataを見てみる

機械学習でよく使われるIrisのデータみる
Irisdataは、R言語でもよく使われるdataで懐かしいと思った。

from sklearn.datasets import load_irisiris_dataset = load_iris()

dataの中身は下記。
dataはIris150個の花びらの長さと幅、ガクの長さと幅をセンチメートル単位で測定したもの。
targetとtarget_

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機械学習1〜序論〜

機械学習1〜序論〜

なぜNoteに書くのか?忘備録と勉強したことのアウトプット。モチベーションの維持が目的です。
なお、オライリーの本で勉強始めました。

なぜ機械学習?今までのプログラムの問題点。

“ある判断を行うためのロジックが個々のタスクのドメインに特有のものになる。タスクが少しでも変わると、システム全体を書き直さなければならないかもしれない。
ルールを設計するには、人間のエキスパートがどのように判断している

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思考論理分析② 理解する=分かる=分ける

思考論理分析② 理解する=分かる=分ける

思考のメカニズム思考のメカニズムは情報と情報の突合せ。
例えば、
・目の前に「低いうなり声をあげている
・黒い軽自動車ほどの大きさの毛むくじゃらの生き物
がいたとしたら、反射的に、
「この生物は何か?」「逃げた方がいいのではないか?」「この動物はこんなところで何をしているのか?」などの疑問が生まれると思います。その疑問に対して回答しよう頭の中で経るプロセスが思考。

思考の核「自分が持っている知識

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思考・論理・分析 感想と要約 冒頭と思考①

思考・論理・分析 感想と要約 冒頭と思考①

私とこの本との出会い私は最初に渋谷に本社を構えるとあるメガベンチャー*1に、マーケティング職として入社した際に、その社長から紹介されました。

まず最初に、論理的思考力とは高度成長期の時代では、正しいと検証されたパターンと知識を知って覚えることが合理的であった。

しかしこれから、90年代以降は自ら考えて独自の答えを出す能力が必要である。これが論理的思考力である。

1.思考思考の定義思考とは:思

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コミュ障解消のためにラジオを聞く

コミュ障解消のためにラジオを聞く

人と話すのの練習の意味を込めて。
昔からラジオを聞くようにして、人の話し方を真似るようにしようと思います。

昔、声優の平野綾さんもマンガをみながら自分でアテレコしてたとか。そういう感じに近いかもしれません。

どうやったら面白く伝わるのか、わかりやすく伝わるのか、オチをどうやって持っていくか。そういうのを学んでいる気がしてます。

それをやっていたら、ラジオを聞くのがルーチンになってきたかも。

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始めるにあたって何書こうか考えてます。
好きなこと、勉強したこと、感じたこと
自由に記載していきたいと思います。

読まれる人を意識しすぎると窮屈になってしまい、
書きたいことがかけなくなってしまいそうで怖くてどうしたらいいかなーと。