距離 類似度 統計(91)

https://qiita.com/official-events/3648bc4e6cedb674491c

アプリケーション開発に注力するにはいくつかの方法がある。
1 開発対象を想定する
2　開発目標を想定する
3　開発目標に対する指標を想定する。

ここでは、指標の想定を深掘りする。

QC検定という制度がある。

プログラマにも読んでほしい「QC(2)検定にも役立つ！QCべからず集」OSEK(71) 統計(43)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d8ada7b7fceafe2e5f0e

距離 類似度について深掘りしようと思った。

データサイエンスでよく見る距離やら類似度をJuliaで表現する
https://qiita.com/inoshun/items/2490d7d0175e1321c7c6

```docker:bash
using Distances, Statistics, StringDistances
x = [1,2,3]
y = [4,5,6]
function calculate_canberra_distance(x, y)
    return sum(abs.(x - y) ./ (abs.(x) + abs.(y)))
end
canberra_distance = calculate_canberra_distance(x, y)
function rank_data(data)
    sorted = sortperm(data)
    ranks = similar(sorted)
    for (i, ix) in enumerate(sorted)
        ranks[ix] = i
    end
    return ranks
end
function spearman_correlation(x, y)
    rx = rank_data(x)
    ry = rank_data(y)
    return cor(rx, ry)
end
spearman_corr = spearman_correlation(x, y)
function kl_divergence(x, y)
    result = 0.0
    for i in 1:length(x)
        if x[i] != 0 && y[i] != 0
            result += x[i] * log(x[i] / y[i])
        end
    end
    return result
end
function my_js_divergence(x, y)
    m = 0.5 * (x + y)
    return 0.5 * (kl_divergence(x, m) + kl_divergence(y, m))
end
function js_distance(x, y)
    return sqrt(my_js_divergence(x,y))
end
distance = js_distance(x, y)
function calculate_hamming_distance(x, y)
    if length(x) == length(y)
        return evaluate(Hamming(), x, y)
    end
end
hamming_distance = calculate_hamming_distance(x, y)
```
<この項は書きかけです。順次追記します。>
This article is not completed. I will add some words in order.


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# 自己記事一覧
Qiitaで逆リンクを表示しなくなったような気がする。時々、スマフォで表示するとあらわっることがあり、完全に削除したのではなさそう。

４月以降、せっせとリンクリストを作り、統計を取って確率を説明しようとしている。
2025年２月末を目標にしている。

物理記事　上位100
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量子(0) 計算機, 量子力学 
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図(0) state, sequence and timing. UML and お絵描き 
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品質一覧 
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言語・文学記事　１００
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通信記事１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1d67de5e1cd207b05ef7

日本語（０）一欄
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7498dcfa3a9ba7fd1e68

英語(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/680e3f5cbf9430486c7d

転職(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f77520d378d33451d6fe

仮説（0）一覧（目標100現在40）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f000506fe1837b3590df

音楽　一覧(0) 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b6e5f42bbfe3bbe40f5d

「@kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報」確認一覧 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b9380888d1e5a042646b

Qiita(0)Qiita関連記事一覧（自分）
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一覧の一覧( The directory of directories of mine.) Qiita(100)
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Ethernet 記事一覧　Ethernet(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/88d35e99f74aefc98794

Wireshark 一覧 wireshark(0)、Ethernet(48) 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbed841f61875c4731d0

線網（Wi-Fi）空中線(antenna)(0) 記事一覧(118/300目標)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e5464ac2b24bd4cd001

OSEK OS設計の基礎　OSEK(100)
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Error一覧 error(0)
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++ Support(0)　
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Coding(0) Rules, C, Secure, MISRA and so on
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coding (101) 一覧を作成し始めた。omake:最近のQiitaで表示しない5つの事象
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プログラマによる、プログラマのための、統計(0)と確率のプログラミングとその後
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6e9897eb641268766909

なぜdockerで機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100)
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言語処理100本ノックをdockerで。python覚えるのに最適。:10+12
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「はじめての」シリーズ　 ベクタージャパン　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2e41634f6e21a3cf74eb

AUTOSAR(0)Qiita記事一覧, OSEK(75)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/89c07961b59a8754c869

プログラマが知っていると良い「公序良俗」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9fe7c0dfac2fbd77a945

LaTeX(0) 一覧　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e3f7dafacab58c499792

自動制御、制御工学一覧（０）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7767a4e19a6ae1479e6b

Rust(0) 一覧　
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小川清最終講義、最終講義（再）計画, Ethernet(100) 英語(100) 安全(100)
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ver. 0.01 初稿 　20240714
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