判別面の法線ベクトル、wベクトルを求めるのが、線形判別分析。

ただし、線形判別分析がWorkするためには、次の仮定が必要だ。

１．各クラスのデータ分布が正規分布である

２．全クラスのクラス内分散共分散行列が等しい。

まずは正規分布を2次元の場合で見てみましょうか。

学ぶあなたの応援団長、橘カンタァーです。昨日のIGD良かったですね！！共創力がめちゃくちゃ伸びてますね！！すばらー

先日は符号、正か負か、だけを気にしていましたが、今日はｗベクトルとの内積の値が3以上か未満か、6以上か未満か、9以上か未満か、12以上か未満かを判別する線を引いてください。同様に、-3, -6, -9, -12についても引いてください。内積の値の等高線ですね。

第II象限のどこかに適当な法線ベクトル、例えばw=(-1, 1)、がある場合など、他の象限のどこかに適当な法線ベクトルがある場合、合計4つの場合について内積の値の等高線を引いてみてください。

音楽：BGMer
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学ぶあなたの応援団長、橘カンタァーです。今日も共創力を高めていきましょう。

1000億倍効率的に自己効力感を高める方法をお伝えします。

学習においては、マルチモーダル、特にアウトプット学習が有効。Read, だけでなくて、Listen、さらに、Write, Speak

数式は科学の言語。特にノートの上で手書きで式展開し格闘することで数学的論理的知性が身につく。数式の理解をあきらめる癖や数式を眺めるだけでわかったつもりになる癖がついてる人は、危機感持った方がよい

脳の容量は個体で10倍も変わらない。しかし、神経細胞が活性化されているか自覚してみてください。アウトプットを伴う学習ではインプットだけの学習の何1000倍もの神経活動を自覚できるはずです。

同じようなことを何度書いてもよい。異なる表現をいったん書いてみる。もし違うなと感じたら、なんで違うんだろうという気付きにつながり、言語運用の精度がコツコツ上がっていく。

言語には厳格に。ただし、大谷翔平選手がサブミリ秒サブミリ精度でバットコントロールできホームラン王になるまでには、精度が荒い大量のバットスイングを全力で繰り返してきた履歴がある。

最初は類義語の区別がつかなくてもよいので、書く筋肉、筋持久力を鍛えましょう。

科学の学習の場面では、先入観や感情をいったん措いておく。一般の井戸端会議やテレビのワイドショーなど乱暴な言語運用で感情的に思考停止することと対照的に、厳格で丁寧な言語運用で思考継続し、虚心坦懐に論理を受け入れる。思考停止した世俗的な言語運用での言葉狩りは悪。Read, Listen, Write, Speak

表情筋と話者に風を送る筋のトレーニング（筋トレ）も必要です。

包丁の切断面のような平面について、平面の向きを表すときに、その平面と垂直なベクトルを考えます。法線ベクトルと言います。明日詳しく見てみますが、法線ベクトルとの内積を計算することで、切断面に対して、法線ベクトルと同じ側か、反対側かが判定できます。

学ぶあなたの応援団長、橘カンタァーです。

今日もおめでとうございます。

承認と共創の訓練を積んでいる学生さんを月給200～300万で雇ってください。お願いします！

学生の皆さんは、企業の皆さんに届くように「高評価」よろしくお願いします。

ChatGPTへのプロンプト

ChatGPTやClaude3へのプロンプト

「MFCCもPythonで出せますか？」

多クラス分類に線形判別分析はどのように可能ですか？

答え：クラス間分散共分散行列とクラス内分散共分散行列を使った一般化固有値問題を解きます。

音楽：BGMer
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```bash

pip

```

####

```python

from

import

#

audio

#

audio

#

audio

#

samples

```

####

```python

import

#

sound

formant

#

time_step = 0.01

times

formants

```

####

```python

import

#

f1,

plt.scatter(f1, f2)

plt.xlabel('First Formant (F1)')

plt.ylabel('Second Formant (F2)')

plt.title('Formant Trajectory')

plt.grid(True)

plt.show()

```

###

-

-

###

1.

    macOSの場合:

    ```bash

    brew install ffmpeg

    ```

    Windowsの場合:

    ```bash

    choco install ffmpeg

    ```

    Linuxの場合

    ```bash

    sudo apt-get install ffmpeg

    ```

2.

###

```python

from

import

import

import

#

audio

#

audio

#

audio

#

samples

#

sound

formant

#

time_step = 0.01

times

formants

#

f1,

plt.scatter(f1, f2)

plt.xlabel('First Formant (F1)')

plt.ylabel('Second Formant (F2)')

plt.title('Formant Trajectory')

plt.grid(True)

plt.show()

```

このように、MP3と同じライブラリと手法を使用して、M4Aファイルからも音声データを解析することができます。ただし、環境によってはffmpegの設定が異なる場合があるので、その点は注意が必要です。

音楽：BGMer
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学ぶあなたの応援団長、橘カンタァーです。あなたのWorking MemoryとLongTermMemoryが鍛えられていることとお喜び申し上げます。AIの登場によって知識を持っているだけの価値は低くなり、思考力・言語化力・体験力がこれからますます重要になるので、それに合わせたInitiative Learning Spiralをコツコツ進めていきましょう。

こんにちは、リスナーのみなさん。今日は、数式に立ち向かう勇気と、野球ボールに使われる物質についてお話ししたいと思います。

まず、数式は友だちです。怖がる必要はありません。ただし、教科書や論文の数式を眺めているだけでは、100万年経っても理解できないかもしれません。そこで、手で書き出すか、Texなどで書き出すことをおすすめします。そうすれば、1000億倍も理解が速くなるでしょう。

まずは、教科書や論文に書かれたままの式を、そのままノートに書き写しましょう。そして、数式に出てくる全ての定数や変数の意味、テンソルの階数、次元、各要素が実数か複素数か、範囲はどうかというのを、できるだけ詳しくノートに書き込んでいきましょう。定数や変数の文字の説明は、教科書や論文に必ず書かれています。数式の前後や、文脈的につながっている部分をよく探しましょう。

総和のマークなどは、点々を使ってもいいので、和の式として書き換えましょう。1000回書きだせば、その書き換えは頭の中でできるようになります。

さて、野球ボールの表面に使われる白い粉は、炭酸マグネシウムやカオリンと呼ばれる物質です。これらは、ボールのグリップを向上させ、摩擦を調整し、耐久性を高める役割を果たしています。

炭酸マグネシウムの化学式はMgCO3、カオリンの化学式はAl2Si2O5(OH)4です。これらの物質が手に付いたままでは、一般的に重大な健康被害は起こりにくいですが、大量に吸入したり、目に入ったりすると刺激を引き起こす可能性があります。また、アレルギー反応を示す人もいるので、手を洗うことが推奨されます。

日本では、炭酸マグネシウムやカオリンのアレルギーの報告数は限られていますが、天然ゴムアレルギー（ラテックスアレルギー）は比較的よく知られています。アレルギー反応は個人差が大きいので、症状が出た場合は医療機関で適切な診断と治療を受けることが大切です。

数式に立ち向かう勇気を持ち、野球ボールの知識を深めることで、より豊かな知的生活を送りましょう。