1 a b c 2 1 a pythonのバージョンを確認するにはpython --versionと打ち込みます． >>python --version python 3.8.8 b torchのバージョンを確認するには，pythonと打ち込んでpythonを起動し，torchをインポートした後，torch.__version__で確認できます． …

1WAに延々苦しめられるの久しぶりにやりました…… A - Median?【AC】 bが中央値の時，a,b,cを数値順に並べた時にbが真ん中に来るため，それをif文にかければ良いです． a, b, c = map(int, input().split()) if a <= b <= c or a>= b >= c: print("Yes") else…

hirohirohirohiros.hatenablog.com どんなもの？ 先行研究と比べどこが凄い？ 技術や手法のキモはどこ？ どうやって有効だと検証した？ 議論はある？ どんなもの？ CLIPを利用して画像のスケッチを生成する． 先行研究と比べどこが凄い？ 先行研究ではスケッ…

Cでてこずりまくったため，ACはできましたがレートは上げられませんでした… A - ASCII code【AC】 chr関数で文字コードから文字に，ord関数で文字から文字コードに変換できます。 print(chr(int(input()))) B - Takahashi's Failure【AC】 max関数を使い食べ…

ABC048 A - 階段の下【AC】 AとBの符号が同じ時と異なるときで返す値を変える問題です．負の値の時-1を，正の値の時-1を返すsign関数を定義し，if sign(A)==sign(B)とすればよいことが分かります． sign関数は，例えばシンプルにif x 引数の絶対値を返す，つ…

5.5 5.6 5.7 5.8 5.5 正n面体はどの面が出る確率もなので，期待値は \begin{align} E(X) = \sum_{i=1}^n xf(x) = \sum_{i=1}^n i\frac{1}{n} = \frac{1}{n}\frac{n(n+1)}{2} = \frac{n+1}{2}\end{align} である．分散は \begin{align} V(X) &= E(X-\mu)^2 \\…

5.1 i) ii) iii) 5.2 5.3 i) ii) 5.4 5.1 i) [a, b]の一様分布の確率密度関数は \begin{align} f(x) = \frac{1}{b-a}\end{align} であるので，[0, 6]上の一様分布の確率密度関数は \begin{align} f(x) = \frac{1}{6}\end{align} となる．期待値は \begin{ali…

機械学習を解釈する技術〜予測力と説明力を両立する実践テクニック 作者:森下 光之助 技術評論社 Amazon まとめ 各章まとめ 1, 2章 3章 4章 5章 6章 まとめ 機械学習の性能を追い求めるだけで無く，どうしてそのような出力を出したのかを説明する能力も必要…

SHAPを使うモチベーション SHAPのアイデア 数式表現 イメージ例 Shapley値 SHAP 実データでの分析 SHAPを使うモチベーション PFIはモデルがどの特徴量を重視しているかを見ることが出来る．PDやICEは特徴量と予測値の関係を見ることが出来る． これに対し，S…

ARC035 A - 高橋くんと回文【AC】 "*"という文字は任意の文字に置き換えられるとしたとき，Sは回文であるか求める問題です． SとSを反転した文字列を左から順に一文字ずつペアとして見ていきます．全ての文字のペアについて，同じ文字であるか"*"が含まれて…

AからCまでを8分50秒で解くことで1806位パフォ1103になりました．レートも緑まであと5なので頑張ります． A - Six Characters【AC】 与えられる文字列は1から3であり，全て6の約数です．繰り返す回数は6/len(s)で求められます． s = input() print(s*(6//len…

4.5 4.6 4.7 i) ii) 4.5 向かい合って座るパターンは2通りであるが，隣り合って座るパターンは4通りある．よって，前者が15組で後者が30組だから隣り合って座る方を好むという推論には問題がある． 4.6 目の和が9になる場合に(3,3,3)という3つ同じ数字の並び…

4.1 ド・メレの問題 i) ii) 4.2 4.3 4.4 4.1 ド・メレの問題 i) サイコロを4回投げ，6が少なくとも1回出る確率は（1－6が1回も出ない確率）である．6が1回も出ない確率はである．よって少なくとも1回出るのに賭けるべきである． ii) (6, 6)が1回も出ない確率…

ICE PDで捉えられない関係 ICEの数式表現 ICEの利点 実データでの分析 ICE 4章でやったPDは特徴量と予測値の平均的な関係を見る指標であった．それに対し，ICEは平均を取らず，一つ一つのデータに対して特徴量と予測値の関係を見る指標である．平均を取らず…

ARCも意外と灰diff多いですね…… ARC004 A - 2点間距離の最大値 ( The longest distance )【AC】 このコードで提出したところMLEが出ました．メモリの使いすぎというエラーです．このようなエラーは初めて出たので困惑しましたが，これはこの問題が初期のコン…

概要 pythonコード 概要 以前この記事で hirohirohirohiros.hatenablog.com エラトステネスの篩は実装しました．しかし，以前のコンテストでこの関数では対応出来ない問題に当たりました． このエラトステネスのふるい関数はiが素数の時リストi番目がTrue，…

A - Adjacent Squares【AC】 場合分けしてO(1)で解くことも出来ますが，早解きでミス無く書くのは難しいので(1敗)H, W マスの数は最大でも100しかないので，全てのマスについて辺で隣接しているかチェックすれば良いです．チェックは問題文にある定義を使え…

hirohirohirohiros.hatenablog.com どんなもの？ 先行研究と比べどこが凄い？ 技術や手法のキモはどこ？ どうやって有効だと検証した？ 議論はある？ どんなもの？ 画像からその画像を説明している文章を予測するモデル．ゼロショット学習により未知の画像デ…

概要 まとめ 概要 論文を読む機会が増えたので，読んだ内容について落合洋一教授の論文まとめフォーマットに則ってまとめたいと思います． 先端技術とメディア表現1 #FTMA15 from Yoichi Ochiai www.slideshare.net まとめ

ABCの灰diffが全て埋まりました！次はARCを埋めていきます． ABC148 D - Brick Break【AC】 ぱっと見難しい問題に見えます．しかし，1,2,3...の順番さえ守っていれば，どのレンガを壊しても答えは変わらない事に気付けば簡単になります．今残す数字をkと記憶…

ABC120 C - Unification【AC】 無駄にテクニカルな解法で解いたけれど，解説でよりシンプルな方法に気付いたパターンです． cou[0]=赤色のボールの数，cou[1]=青色のボールの数とします．Sの左から順にボールを入れていき，ボールの数に合わせcouの値を上下…

3.1 3.2 3.3 3.4 ブーストラップ i) ii) iii) 3.1 pythonで散布図を記述する．なお，データ量が多いため先頭10個に省略して記述している． r=∑(xi−y¯¯¯)(yi−y¯¯¯)∑(xi−x¯¯¯)2−−−−−−−−−√∑(yi−y¯¯¯)2−−−−−−−−−√ 相関係数は定義から \begin{align}r = \frac{\di…

PD 実データでの分析 使用データの確認 モデルの学習と特徴量の重要度計算 PDの実装 PD PFIは特徴量をシャッフルすることで，その特徴量がどれほど予測値に影響を与えているのかを調べることが出来た．しかし，PFIは特徴量の重要度しか分からず，特徴量を上…