今週のCoursera（〜6/9）
（TODO: 週末に進めた分をあとで追記）
参加しているクラス
Machine Learning (Andrew Ng, Stanford) - 4/23開講。現在第8週
- K-Means法で教師なしクラスタリング
- K-Meansは（個人的には割と）直感的な手法なのでまあ余裕
- そういえば以前にAWKで実装したりとかした
- 主成分分析 (PCA) で次元数削減
- 分かりやすかった。
- "99% of variance is retained."
「数学的にいうとこの共分散行列は常に symmetric semidefinite を満たしているんだけどまあ知らなくてもいいからね」
（線形代数的な性質を強調しすぎないのが好感）
- Ng先生のクラスは本当に分かりやすいと思うので（特にPRML買ったけど歯が立たない人は）みんな見るべき
Compilers (Alex Aiken, Stanford) - 4/23開講; 5/10参戦。現在第7週
- PA3も終えて2週間分貯金があるので今週はお休み。
- 次はWeek 6。
- self型の説明がここにあるのか... PA3やる前に見ておけばよかった
↓
- 貯金とか言ってたけど想定カリキュラムから見ると2週間のビハインド。課題の締め切り的に余裕があるにすぎない。この先生の講義は発音も綺麗だし1.25倍速でも聞き取りやすいのでさっさと進めて（遅れを取り戻して）しまおう
- というわけでWeek 6のビデオを全部見た(6/11)。概ね知ってる内容（だけれどここで言われている通りにしないとQuizが解けないので黙って見る）
- Cool Type Checking: 静的型と動的型、SELF_TYPE型の導入
- Runtime Organization: スタックとかヒープとか、Activation Record（frameのことだ）とか。
- Quizは自分の脳内がデフォルトでレキシカルスコープになってるのがよくわかる問題だった
Automata (Jeffrey Ullman, Stanford) - 4/23開講。全6週。
- Week 5: Turing Machine
- Homeworkのデッドラインがあるので頑張ってビデオ消化。
- 言葉で（用語の操作で）説明してる時には何が言いたいのかさっぱり分からないが、その後に具体的な例を使って説明してくれたら遡って理解できる、という事がAutomataの講義では多い。というか自分的にはわかりにくい進め方なので辟易。というかビデオ長い。
- 面白いテーマだと思うのでここはもっと楽しく観たいんだけど
- 結局またビデオ全部見ないままにHomeworkを解いた
- アンケートに答えろとメールが来たので、1本1本のビデオが長いので小分けにするなりブックマークできるようにするなりしてほしいとかCCの字幕タイミングずれてて泣けるとか書いて送った。
- 最後の復習問題（NP完全とか非決定性とか）が火曜の15:59締め切りなので頑張って最後まで見ないと。
- 講義ビデオ残りあと2時間38分。Ullman先生の2時間半はきつい＞＜
- どうでも良いけどUllman先生ってハイジのおじいさんみたいだ
- そしてFINAL EXAMが待っている。6/18までに受けなければならない。
Computer Vision：The Fundamentals (Jitendra Malik, UCB) - 4/23開講; 5/25参戦
- 見てない
