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たまひびとらの絵本の実

読書好きな姉妹と弟と父母の読んだ本

サカナとヤクザ 

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サカナとヤクザ
サカナとヤクザ

ヤクザ本ではなく密漁本だね。難しい取材をよくやったな。決まったエリアで、決まった期間に、決まった量を、決まった人がとる、から1つでも逸脱すれば密漁らしい。たとえば、正しいエリア・期間に漁師が漁をしていても、大漁で量を超えてしまえば密漁。こんなルールじゃあ守られないよな。もちろん意図的な密漁もたくさんあって(by ヤクザ、by 漁師)、魚介の種類によっては、流通量の半分が密漁というものもあるらしい。つまり、密漁された魚介類は流通網に完全にのって、我々消費者に届く。いいネタ(質、値段)なら、消費者だって寿司屋だって欲しいもんね。密漁がなければ魚介類は消費者に行き渡らない。つまり、著者も言うように、消費者だって密猟の実質的共犯。

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category: 父の本

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Ghost  

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Ghost
Ghost

I really didn't like this. Not interesting. Ghost は主人公が自分につけたニックネーム。

とら

category: とらの本

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Pythonによるデータ分析入門 

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Pythonによるデータ分析入門
Pythonによるデータ分析入門

データ分析の本やプログラムを見ると、そもそもデータ分析の前に numpy / pandas でやっている処理がある。他人のプログラムを写す場合にはただコピーすればいいけど、自分でやる場合にはデータの前処理の方法を知っている必要がある。本書はそのための本。データを適切に読み込んで、データの行や列やインデックスを分析しやすい形に整えて、不適切なデータなどがある場合は対応して、データをいろんな切り口でまとめる、といったところ。本書は辞書のような作りなので、ざーっと読んで、将来また参照する。前回出来の悪かったプログラムを、本書で習った get_dummies, iloc, train_test_split, sklearn を使って改善した。
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データのまとめ方についても練習。
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category: 父の本

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怪人二十面相 

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怪人二十面相
怪人二十面相

二十面相がけいさつにばけてるんじゃない? こて
おもしろいよ。 とら

category: 読み聞かせ

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【キカガク流】脱ブラックボックス講座の中級編 

【キカガク流】脱ブラックボックス講座の中級編
【キカガク流】脱ブラックボックス講座の中級編

概ね簡単ではあるんだけど、自分がこれまでやっててわかってなかったこととか、sklearnの使い方とかわかってよかった。

category: プログラム

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残業の9割はいらない 

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残業の9割はいらない
残業の9割はいらない

日本の大企業における人事改革、働き方改革、それを実行する人事部方策についてであって、僕にはピンと来なかった。まあ本編は別として、本人自身の話はおもしろかったし(会社をつぶす経験、多数従業員を解雇した経験の話は特にいいと思う)、城繫幸氏の最初の本が参照されていたのもなつかしい。今思えば、あの本は広義のホイッスルブロワーものだったのかもしれない(Japan Inc の問題点を内部者が告発)。

category: 父の本

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マチュピチュ探検記 

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マチュピチュ探検記
マチュピチュ探検記

ほぼ100年前にマチュピチュを発見したアメリカ人ビンガムの足跡を辿る。ビンガムはインディアナ・ジョーンズのモデルとされるらしく、写真を見るとかなり似てる雰囲気。ただし、ビンガムがマチュピチュを発見したというのは、西欧社会の目から見て、ということらしい。本書の旅はJohn Leiversというオーストラリア人ガイドと共に行われ、Johnと過ごす時間が重要な部分にもなっている。たまたま今週読んだ高野秀行の本に出てきた食べ物・飲み物がいろいろ出てくる。マチュピチュに行かなきゃ。

category: 父の本

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辺境メシ ヤバそうだから食べてみた 

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辺境メシ ヤバそうだから食べてみた
辺境メシ ヤバそうだから食べてみた

世界のゲテモノ食い。サル、ゴリラ、チンパンジー♪の肉を毛付きで食べるのもエグイけど、虫関連はもっとヤバい。巨大クモの素揚げ、虫パスタ、虫ピザ。ゲテモノだけどおいしいのではなく、ゲテモノはやっぱりまずいのが大半みたい。でもなー、欧州人から見れば、馬やクジラを食べる日本人だって信じられない存在。異文化ってこういうもんだよ。

category: 父の本

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【PythonとStanで学ぶ】仕組みが分かるベイズ統計学入門 

【PythonとStanで学ぶ】仕組みが分かるベイズ統計学入門
【PythonとStanで学ぶ】仕組みが分かるベイズ統計学入門

これだけベイズの本を読んでいて超恥ずかしいんだけど、本コースでベイズ推定の根本的考えがやっとわかった気がする。ベイズの解説だと、サンプリング手法の説明が多いんだけど、重要なのはサンプリング以前のコンセプトなのだ。ベイズ推定では、想定する分布のパラメータ(たとえば平均、分散)を確率的に求める。事後分布は、尤度関数(知っているもしくは自分が想定する確率密度関数にデータを入れて積をとったもの)と事前分布(わかれば)があれば、計算できる。下の例では、4点のデータを基に、パラメータ(正規分布の平均値)がどこかを区間ずっと調べて行って(b)、どのあたりがよりありそうな値か計算できる(パラメータの分布が見える)。この例では、尤度だけがあって、事前分布がない。しかし、事前分布がわからなければ一様分布(つまり定数)となるので、実質的には何も変わらない。以前に作ったこの②でも同じことをやっている。データが増えれば、尤度関数の値が変わるので、ベイズが更新されることとなる。
normal mu estimate
こうやって、どの点がありそうなのかを調べるんだけど(ありそうな値を1つづつ試すプロセスがサンプリング)、次元数(調べるパラメータの数)が増えると膨大な計算が必要になる。そこで、効率的なサンプリング(どこをどう調べるか)、という考えがでてくる。サンプリング手法として、本コースでは、MH-algo, Gibbs sampler, Hamiltonian MC が説明される。詳細つり合い条件もやっと理解できたし(2つの状態があって、双方から他方へ流れがあるとき、状態の量が増減して、結果的に2つの流れが完全に相殺しあうとき、流れは終わって定常状態になる)、Gibbs sampler では、2個のパラメータのありそうな値を探すのに、1つを固定してもう1つを探すという手続きを交互にやることがわかった。ハミルトニアンの説明もすばらしい。

もう1つ例を作ってみた。表裏の確率が0.7/0.3のコイントス。事前分布は表裏確率0.5の正規分布(分散は適当)。尤度関数は正規分布じゃないのかもしれない(上限下限のある分布を使うべきなのかも)。まあ細かいことは気にせずに、試行回数10回、20回、30回と事後分布が更新されることがわかる。試行回数0回のときは事前分布ということになる。繰り返しになるけど、尤度関数は想定された分布でのデータごとの確率密度(積)。
p(μ|X) ∝ {Πp(xn|μ)} p(μ) ということ。
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category: プログラム

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運命 文在寅自伝 

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運命 文在寅自伝
運命 文在寅自伝

主義主張は違っても立派な人は立派な人だ。原理原則の人であり、かつ、必要な時には柔軟性もある(たとえばイラク派兵)。この前読んだ本の見方はあまりに行き過ぎていた。僕には大きな誤解があった。
1.韓国の戦後には、体制側と市民側の間に非常に大きなギャップがある。アメリカの共和・民主、または、日本の自民・非自民とのギャップの比じゃない。半島の半分が敵性国家であり、体制側は非常に強権的にならざろうえなかった。その過程でたくさんの犠牲が市民に出た。日本人から見ると驚きだが、体制側というのは保守党だけでなく、保守党につながる米国・日本も含まれる。市民側から見れば、体制側の問題は非常に大きく、正す必要のあるものがたくさんある、ということになる。
2.敵性国家であっても、北朝鮮は血を分けた兄弟であり親戚でありふるさとでもある。韓国にとってもっとも重要な国はどこかといえば、中国でもアメリカでも日本でもなく、それは北朝鮮。もう一度朝鮮戦争を行うというシナリオは韓国にはない。北朝鮮とどうするか、に基づいて、米国・中国・日本とどうするかが決まる。
本書は韓国の政治事情とかいろんな国内問題の話も多くて、部外者にはよくわからないところもある。でも、このリーダーはおかしな人じゃないし、それなりの考えをもってやっている。まあ日本からみればワークしないだろうし、市民派の政策では経済にリスクあるけどね。

category: 父の本

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