M1 MacのDocker上でのR studio環境構築
訳があってRをやらなくてはならなくなった。
環境構築をするにあたってローカルにインストールすることも考えたが、再現性やソフトの競合を避けるという意味でdockerコンテナ上に環境を構築することにした。
単にrstudioのイメージを使用して環境構築することができなかったが、いくつか工夫をすることで対処することが可能だった。
その方法をメモしておく。
Windowsではコードブロックのフォントを指定しないと見づらくなるという教訓
自分はコードブロックの表示のために、highlight.jsを利用している。
自分はPCがMac、スマホがAndroidなので、それらでWebサイトの表示を確認していた。
たまたまWindowsでこれを確認する機会があったのだが、システムデフォルトのフォントが適用され、個人的に苦手なフォントになっていた(Windowsのコマンドプロンプトのフォントみたいな感じ、見づらくないだろうか)。
これを改善するために配布されているオープンフォントをサブセット化、圧縮、アップロードを行なったので、その手順を残しておく。
【Python】内挿・外挿の判定
自分がよく用いる特徴量削減手法まとめ
特徴量削減手法について、大体何かしらを漏らしてしまうことが多いので、一覧をメモ。
基本的に
- Filter法で大まかに削る
- Wrapper法もしくはEmbedded法によって削減する
- 線形のモデルを用いるべきか非線形を用いるべきか
と言った流れで行うことが多い。
【Python】モンテカルロ法でネイピア数eを推算してみた
以前、モンテカルロ法により円周率を推算する方法を調べて、実装した。
https://note.yu9824.com/study/2022/07/30/monte-carlo-simulation-pi/
このとき、よく知られた無理数の定数のうちの一つであるネイピア数$e$はどうなんだろうと思った。
調べてみると結構面白かったので、簡単な証明を自分でしつつ、メモする。