黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2016年10月06日

幅広いモデルの中から(W)AICでモデル選択するケースもあれば、非常にシンプルなモデルでの頻回なベイズ更新そのものが前景化するケースもあり、みたいな

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posted at 23:53:33

nakamichi @__nakamichi__

@takehikohayashi コメントが頂けると思っていなかったので，ありがとうございます．漸近論で扱えない範囲の事柄が興味の中心，という点は分かったつもりですが，ではその場合の推定の合理性というのは数学的にどう正当化されるのだろうかというのがやはり気になってしまいます．

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posted at 23:52:33

↓普通に答えは「挙動に興味はあります」かな。挙動（的な意味での精度）への興味の程度がどのくらい前景化／後景化するかはケースとコンテキストによって濃淡があるかな

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posted at 23:47:32

#数楽しかし、手計算で計算できる例を知っていると色々安心できる。そういう例がもっとたくさん欲しければ、より一般の指数型分布族をいじってみるとよいです。

タグ：数楽

posted at 23:30:35

↓うーん。コメントの意図を読み損ねたかもですね。すみません。。

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posted at 23:29:03

#数楽 twitter.com/genkuroki/stat...
リンク先の歪んだコイン投げの例なら、大学1年生レベルの計算ですみ、それによってベイズ推定と最尤推定が完全に同じ振る舞い方をすることがわかる例なので、極めて特殊です。こういう例だけで理解を深めようとするのは無理。続く

タグ：数楽

posted at 23:26:59

「挙動に興味を持たない」というのは表現がうまくなかったかもです。サンプルサイズが大きいときにベイズと非ベイズの推計の挙動に大差が無いのは「言わずもがな」なので、「わざわざベイズの話をする」ときには事前分布の影響が消えない程度のところの議論に焦点を当てがちになる、という感じですかね twitter.com/__nakamichi__/...

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posted at 23:19:31

#数楽そういう話を最初から知っていて、検索の結果、ずさんな哲学もどきを含むベイズ統計の解説を大量に発見して驚くことになった。

ずさんな哲学もどきの議論に逃げる前に、まずきちんと面倒な数学的議論が避けられないことに向き合う必要があると思います。

タグ：数楽

posted at 23:07:17

#数楽複雑なベイズ学習が実際に実行されて成功していることの理由はベイズ学習(=ベイズ推定)が良い漸近挙動を持つことだと思われます。(自由エネルギーの漸近挙動の主要項はKL情報量のゼータ函数の原点に最も近い極の情報から得られる。)

タグ：数楽

posted at 23:03:57

#数楽続き。正規分布による近似に頼った最尤法ではなく、頼らずにすむベイズ推定の出番になるわけです。ベイズ推定であれば渡辺澄夫さんなどの仕事によって正規分布による近似に頼らずに推定の精度を見積もる方法がある。

タグ：数楽

posted at 22:58:38

#数楽最尤法であれば、学部生向けの教科書によくあるような中心極限定理を使える設定のもとで最尤法による推定値が正規分布することを示せる。そうなるように仮定したのだから当然そうなる。しかし、現実に得られたサンプルサイズで正規分布で近似できる精度の推定をできているかは不明。危ない。

タグ：数楽

posted at 22:54:42

#数楽ベイズ推定や最尤法によって、どのような条件のもとでどのように、真の確率分布に近付くことができるかできないかを、自明な例ではなく、一般的な定理の形で説明するのはかなり大変です。もちろんその目的のためにベイズの定理は無力です。別に数学的議論が必要になる。

タグ：数楽

posted at 22:51:10

#数楽ベイズの定理がベイズ統計の基礎であるかのように語る解説も多過ぎ。ベイズ推定に使う確率モデルと事前分布はどちらも誰かが勝手に導入したものに過ぎず、ベイズの定理が適用できる数学的対象ではないのに、なぜかベイズの定理を使っているかのように見せていたりする。

タグ：数楽

posted at 22:46:07

#数楽「主観確率」の是非云々以前の問題として、ベイズ推定についても最尤推定についてもそれらがどのように振る舞うかに関する数学的知識が抜きにずさんな哲学もどきの話がされているように見えます。(たとえば「ベイズ統計だと主観を組み入れることができるから良い」というような議論のこと)

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posted at 22:40:02

#数楽現実には、最尤法の場合でさえ、確率モデルが真の確率分布について正則で無かったり、正則でない場合に近かったりする場合に、推定値がどのように振る舞うかに関する知識は十分に普及していないように見える。(尤度函数が正規分布で近似できない場合の話)

タグ：数楽

posted at 22:36:38

#数楽ベイズ統計に関する解説のほとんどが読む価値がないしろものになってしまっていると思われる。不幸な歴史的経緯で俗説が「常識」のようになってしまっており、ベイズ統計について理解するために必要な数学的知識はほとんど普及していないように見える。

タグ：数楽

posted at 22:28:46

なないろのとり @nanairo11

一年生の算数の繰り上がりの計算を「さくらんぼ」を使って解くのも、私の時代にはなかったので最初へえ、と思った。この解き方、慣れるまではかえって子どもが混乱😵🌀していた。

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posted at 22:28:11

#数楽続き。歪んだコインを投げて表が出る確率を推測するときには、ベイズ推定でも最尤法でも本質的に違いはない。 mobile.twitter.com/genkuroki/stat...
どちらも同じ漸近挙動を持つことは数学的に容易に証明できる。この例でベイズ推定と最尤法の違いを認識するのは難しい。

タグ：数楽

posted at 22:25:04

続き。主観確率オンリー主義になっていたり、主観確率を使って真の確率分布を推定しているのに推定の精度について何も語らずにすませていたりしなければ、大した問題ではないと思う。推定の精度の評価には数学的知識が必要。数学の話をせずに哲学もどきの話に終始していたらアウト。

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posted at 22:19:45

Re:RT 哲学と数学の相性が悪いのではなく、ずさんな哲学もどきと相性が悪いのだと思う。数学に関わることについては数学への理解抜きに哲学っぽいことを言っても無駄。哲学の独自の立場から数学についてまともなことを言えるという考え方は誤り。そういうのはずさんな哲学もどき。

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posted at 22:07:29

nakamichi @__nakamichi__

なるほど色々な立場があって，統計学というのはやはりおもしろいなあと思うものの，これではベイズ推定の挙動に興味を持たない理由にはならないような気がする．/ twitter.com/takehikohayash...

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posted at 22:01:21

#数楽現実の応用では真の確率分布が不明だからこそ推定を試みているはずなので、収束が遅いときには、真の分布を確率モデルが含んでいないせいなのか、近似的に含んでいるのに確率モデルの性質が悪いせいなのか、他に理由があるからなのか、不安になって悩むことになると思う。

タグ：数楽

posted at 21:22:20

#数楽確率モデルが真の確率分布を含んでない場合にはKL情報量の意味で真の確率分布に最も近い確率分布をベイズ更新の極限で復元できる。

しかし、以上はすべてサンプルサイズを本当に無限大に飛ばすことができる場合の定理。

タグ：数楽

posted at 21:18:33

#数楽確率モデルがサンプルを生成する真の確率分布を含んでいればかなりゆるい条件のもとでベイズ更新の極限として真の確率分布を復元できる。

タグ：数楽

posted at 21:15:18

#数楽任意の独立同分布確率変数列X_1,X_2,…(無限サイズサンプル)と素性の良いf(x)について

(f(X_1)+…+f(X_n))/n→E[f(X)]

なので、無限サイズサンプルからそれを生成する確率分布を復元できる。

タグ：数楽

posted at 21:12:19

否決は残念だけど、がんばってほしいと思います。＞「科学的根拠・検証の乏しいＥＭ菌について、環境省の正式な見解を求める意見書」が鎌倉市議会本会議にて否決 - Togetterまとめ togetter.com/li/1033450 @togetter_jpさんから

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posted at 20:36:44

天むす名古屋 Temmus @temmusu_n

@temmusu_n @sekibunnteisuu #掛算その「算数の言語」という考え方の中身が根本的におかしい。場面や状況を忠実に表現するために「2×3」の類のシンプルな式が不向きな道具であることを教えずに「算数の言語」とはちゃんちゃらおかしい。

タグ：掛算

posted at 20:30:24

#掛算 @sekibunnteisuu www.shinko-keirin.co.jp/keirinkan/sans...
式についての啓林解説。【式は，答えを出すためのもの，あるいは，計算を示すものというような捉え方をする児童が多いようです。しかし，式は「算数の言語」であるという見方】は小学校の間続くのでしょう。

タグ：掛算

posted at 18:40:01

A級３班国民 @kankichi573

#掛算　消防の足し算にここまで理屈つけて能書きを言えるものか（読んでる途中でgive upしたけど）と妙に感心する。 twitter.com/sekibunnteisuu...

タグ：掛算

posted at 18:32:04

ＮｉＫｅ @fnord_jp

TLにベイズ統計の話が出ていた（しかしまるで理解できていない）。とりあえず「主観確率」なるものを検索したが、Wikipediaの記事だけ見るとたわ言にしか見えなかった……「可能無限」を思い出す。哲学と数学って相性悪いんじゃないだろうかｗ

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posted at 18:26:09

じゃがりきん @jagarikin

うんの　ひでゆき @unnohideyuki

中高生「三角関数がなんの役に立つんだよｗｗｗ」

拙者「将来いきなりループGIFを作れと言われた時に便利ジャガよ」 pic.twitter.com/S82goPmeuY

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posted at 18:16:44

次の商品を購入しました：渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』 via @amazonJP www.amazon.co.jp/dp/4339024627/...

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posted at 18:07:08

私がリスク分析において「主観確率」にこだわるのは、リスク分析に内在する非客観性がexplicitにされているべきと考えているからです。優良誤認で世間を欺くのは良くないことです。

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posted at 17:41:38

gotogen @gotogen

将棋連盟が発表した電子機器や外出の規制は、奨励会の方も同じなんだろうか。プロになればければなにもない奨励会の方がキツイ勝負とも言えるので、彼らを守る意味でも制度化、明文化して発表してほしいなと思う。

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posted at 17:37:19

#数楽続き。事後分布はp(x_1|w)…p(x_n|w)φ(w)/Zの形になるのですが、それを(p(x_1|w)…p(x_n|w))^β φ(w)/Z(β)の形に一般化することは統計力学的には極めて自然であり、実際に各種統計量の漸近挙動の分析に役に立つようです。

タグ：数楽

posted at 17:30:54

タグ：数楽

posted at 17:28:09

リスク分析というのは畢竟間主観的な構築物であり、ゆめゆめ思い上がって客観的なものであると僭称してはならぬぞ、というのが私のかねてからの主張/戒めである。

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posted at 17:21:31

#数楽続き。現時点でこの本 www.amazon.co.jp/dp/4339024627 を読めるだけの数学的素養がない人であっても、この本を手もとに置いて読める部分に目を通しておくだけで、不幸な歴史的経緯によって広まってしまったベイズ統計に関する俗説に騙されることは無くなると思います。

タグ：数楽

posted at 17:15:39

Paul Painlevé @Paul_Painleve

渡辺澄夫さんは私の3年先輩で、黒木くんはすれ違いになったかもしれないが、RIMSの院生室で私の後ろの席（窓際）に座っておられた。多元の菅野浩明さんや早稲田の小澤徹さんもいたあの部屋は研究会の後のたまり場だったので、長谷川さんなら渡辺さんを見かけたくらいはあったはず。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 17:13:41

#数楽続き。あと、その教科書は、数学畑の人が解説書を書くときに、証明の細部は省略するが、「それが成り立つ理由」は明瞭になるように工夫し、数学者であれば厳密な証明に書き直せるように書くにはどうすればよいか、という点でとても参考になりそうな本だと思いました。

タグ：数楽

posted at 17:12:00

#数楽続き。おそらくその教科書を最も読み易い立場に立つのは統計力学を学んだことがある人だと思う。統計力学について知っていれば、ベイズ推定の定義式を逆温度βを入れて一般化することに抵抗できなくなるのですが、それによって、最尤法、MAP法、…を全部まとめて扱えるようになります。

タグ：数楽

posted at 17:08:24

#数楽続き。渡辺澄夫さんの教科書は、最尤法と赤池情報量基準AICの組合せは使う気があって、AICの導出については学んでみたいと思っている人にもおすすめできる。より複雑なベイズ推定の場合もまとめて処理できる議論になっているおかげで、AICの導出の仕方もかなりすっきりしている。

タグ：数楽

posted at 17:04:48

#数楽それとは対照的に、確実に信用できそうだと思ったのは、渡辺澄夫さんによるベイズ統計の教科書→ www.amazon.co.jp/dp/4339024627 。この教科書を見たら、「え？どうして？」「これっておかしいよね？」と感じていた疑問への答えがすべて書いてあった。続く

タグ：数楽

posted at 17:01:10

#数楽 20世紀の数学の面白い部分が応用されているということで色々調べ始めたのだが、「ベイズ統計」については「え？どうして？」「それって意味あるの？」と感じられるようなことが、まるで「常識」であるかのごとく語られていることに驚いた。

タグ：数楽

posted at 16:56:45

#数楽「主観確率」と言っている人が「主観確率」もまた評価に晒されて否定・修正を余儀なくされる数学的仕組みについて説明していない場合には、科学や政策の分野では意味のないおしゃべりをしているだけだとみなして問題ないと思う。

タグ：数楽

posted at 16:54:28

#数楽続き。非常に単純な話で、自分自身の主観を否定する手段があることを認めていて、実際にそのための手段が用意されている道具を使う人だけが、何らかの信頼性が要求される分野でまじめに相手をしてもらえる。そして、数学の力によってベイズ推定に関してそのような道具が整備されて来た。

タグ：数楽

posted at 16:47:08

#数楽続き。主観・直観・ゴリ押しすべて許されるが、真の確率分布が生成したサンプルに基いて、推定結果が真の確率分布にどれだけ近いかを(真の確率分布を知ることなく)推定する方法があるという点が大事。主観は否定されない。しかし推定結果を客観的に評価をする気がないなら信用されない。

タグ：数楽

posted at 16:41:00

#数楽続き。しかし、それにも関わらず、尤度函数が一点の周囲の正規分布で近似できるようにならないケースであっても、ベイズ更新の漸近挙動について一般的な定理を証明できるというのが渡辺澄夫さんによる有名な結果。
watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/swatanab...

タグ：数楽

posted at 16:37:53

#数楽続き。しかし、そのような定理は「確率モデルで真の確率分布の実現可能性」と「確率モデルの真の確率分布に関する正則性」を仮定した場合には得られているが、そうではない場合には一般に成立しない。続く

タグ：数楽

posted at 16:34:45

@temmusu_n #掛算　算数教育の研究に熱心な人、指導的立場の人は、筑波潮流であれ数教協であれ、中学数学すら視野にない「算数教育」という狭い独特の世界を築いているように思えます。
この人のブログもそういう印象がある。
kiyotaka6.exblog.jp/23098197/

タグ：掛算

posted at 16:34:01

#数楽続き。さすが内井惣七さんで「主観確率」の話していてもベイズ更新の結果の漸近挙動が重要であることを強調している。仮に「事前分布が特殊なものでない限り、ベイズ更新を続けた結果得られる推定値は真の確率分布に近づく」のであればそこに書いてあることは正しい。続く

タグ：数楽

posted at 16:31:20

#数楽確率統計周辺はど素人なので「デ・フィネッティの定理」と呼ばれている話があることをついさっき初めて知った。
www1.kcn.ne.jp/~h-uchii/intro...
→ www1.kcn.ne.jp/~h-uchii/intro...
→ en.wikipedia.org/wiki/De_Finett...
続く

タグ：数楽

posted at 16:27:18

ああ、書類…。現実逃避。

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posted at 16:24:28

非公開

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posted at xx:xx:xx

#掛算　関連する話題が以下の連ツイにある。
twitter.com/sekibunnteisuu...

タグ：掛算

posted at 14:51:33

#掛算　p83　バスの乗客16人、後から何人か乗って22人になった。何人乗ったのか？
「22-16」のみを「正しく立式」としていて、16+6=22　を「それ以外の立式」としている。

タグ：掛算

posted at 14:48:09

#掛算　演算決定　ブロック操作　テープ図　逆思考の問題　「あわせて、だから足し算」など、算数教育の闇が色々垣間見える論文
www.educ.juen.ac.jp/educ/wp-conten...

タグ：掛算

posted at 14:45:12

Kiyoshi SATOH @stealthinu

機械学習やニューラルネットで出て来る数式の基本的なところ解説。非常にありがたいまとめ。しかしベイズのあたりまでしかついていけん…　でもニューロンでの理解と線形代数での表記がちゃんと繋がった。 / “機械学習の初心者が数式に困惑し…” htn.to/Joa8ep

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posted at 14:43:37

宮城県仙台市の東北大学の川内北または青葉山キャンパスで開催される研究集会に出席する酒好きがやるべきことはこうだ。
(1)Googleマップなどで阿部酒店を検索する。
(2)地下鉄川内駅から徒歩で行ける場所にある(300メートル)。
(3)欲しい酒を買って呑みまくる。

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posted at 14:33:13

@temmusu_n #掛算「現実の問題と考えるか，数学という抽象化されたものとみなすかの違い」などといって順序指導を擁護する困った物理学者もいます。（元のページは削除されたようです）
8254.teacup.com/kakezannojunjo...

タグ：掛算

posted at 13:55:02

@temmusu_n #掛算 aobadb.edu-c.pref.miyagi.jp/learning/attac...
この授業を見ると、算数というのは、数学とは別の得体の知れない科目、という気すらしてきます。

タグ：掛算

posted at 13:53:03

@LimgTW @kankichi573 #掛算
「一対一の対応」の有無　というのがそもそも曖昧です。
「8個の蜜柑を5人に1個ずつ配ると何個残るか？」は求残か？求差か？
「5人いて3人帰った。何人になったか？」典型的求残とされるが、最初にいた人数と帰った人数との差ともいえる。

タグ：掛算

posted at 13:48:25

小林正和 @kobayashi_masa

天むす名古屋 Temmus @temmusu_n

渡辺澄夫先生の数式が出てこない文章のみの解説ページを読むと、やはり、玉砕覚悟で渡辺澄夫先生のベイズ統計本にチャレンジする必要がありそう (^_^;)

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posted at 13:19:10

#掛算 @sekibunnteisuu 教科書の教師用指導書を見ると算数と数学という区分で掛順強制の有無が決まっていますよね。扱いが異なることのいい訳が子供の発達段階に合わせているという遁辞です。ただし現場には掛順強制に手を抜いている教師もいるはず。教育界指導者と同じでないかも。

タグ：掛算

posted at 13:09:02

A級３班国民 @kankichi573

うえはたのりひろ神戸市会議員【東灘区 @NorihiroUehata

@sekibunnteisuu #掛算　毎度の　#ネタ　やけど「A選手は打鐘から逃げて最後タイヤ差残した。」という表現が妥当ならば、いったい残と差の区別って何やねん。と。

タグ：ネタ掛算

posted at 12:58:10

意見書に反対した議員の意見で私が直接聞いたのは、議会の意見書なんて意味ないから。私も使っているから。市民に使っている人もいるから。EM関係団体に支援されているからでした。 twitter.com/kawasehiroshi/...

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posted at 12:45:48

Make in India @makeinindia

Clean-minded. India's renewable energy capacity target for 2022 is 175 GW. Come, #MakeInIndia. pic.twitter.com/H5bhWs6mS8

タグ： MakeInIndia

posted at 12:37:07

くっそわろた＞【爆笑注意】「サーバー管理者 VS DDos攻撃」とはどんな戦いであるのかがよく分かる映像が秀逸！ - Togetterまとめ togetter.com/li/1033123 @togetter_jpより

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posted at 12:02:39

#数楽その手のことをうれしいと思う人がたくさんいて実際に実現している社会の方が「お金儲け」で成功する人は増えるだろうし、「我々の生活水準の改善」も起こり易くなると私は思う。証拠はないので「私は思う」以上のことは言えないのですが。

タグ：数楽

posted at 11:50:46

#数楽そういう論文が誰でもダウンロードできるところに置いてあるのはちょっとうれしいよね。たとえそれを読んで理解できる人は少ないとしても。

タグ：数楽

posted at 11:47:39

#数楽ベイズ統計に関する渡辺澄夫さんの基本定理について勉強した人が、先にリンクをはった柏原さんの論文の理解可能な部分に目を通すと、まるで柏原さんがベイズ的な機械学習の解析のために数学の定理を用意してくれたように勘違いする可能性さえあると思う。

タグ：数楽

posted at 11:46:03

#数楽ベイズ統計の文脈ではKullback-Leibler情報量K(w)のb函数とゼータ函数を考えます。b函数の理論の文脈における一般の"f"をKL情報量に特殊化した途端にベイズ学習の漸近挙動の話になる！

ベイズ統計に興味がある人は柏原さんの論文にも目を通す価値があります。

タグ：数楽

posted at 11:38:05

#数楽続き。添付画像は渡辺澄夫著『ベイズ統計の理論と方法』 www.amazon.co.jp/dp/4339024627 のp.91より。その(4.1)は柏原さんの論文の(5.1)の特別な場合で本質的に使い方が同じ。 pic.twitter.com/vAmnC69yHL

タグ：数楽

posted at 11:32:31

#数楽添付画像は柏原さんのb函数に関する有名な論文 www.kurims.kyoto-u.ac.jp/~kenkyubu/kash... より。(5.1)を次に引用する渡辺澄夫さんの本の(4.1)と比較してみて下さい。続く pic.twitter.com/wFenU2AhZ9

タグ：数楽

posted at 11:29:02

#数楽役に立つことが説明し易い分野もあるかもしれない。それはラッキーなことだと思った方が良いと思う。運が良いだけ。その手の運の良し悪しで研究への投資が偏るのは長期的にはかなりの損をすることになると思う。

タグ：数楽

posted at 11:19:07

#数楽すでに役に立つことがわかっている話であっても、それについて説明するのは大変なことだよね。政府から予算を引っ張って来るために半分詐欺師まがいの説明に走るのではなく、真実について説明することは本当に大変なことだ。すでに役に立つとわかっているときでさえ非常に大変。

タグ：数楽

posted at 11:13:32

#数楽渡辺澄夫さんによるベイズ学習の漸近挙動に関する基本定理の証明における広中の特異点解消定理の使い方は柏原さんのb函数の論文における使い方と同じです。その方法はAtiyahさんが代数が解析で役に立つ例として宣伝していたらしい。

タグ：数楽

posted at 11:07:37

#数楽柏原さんのb函数に関する有名な論文は誰でも無料でダウンロードできますね。

www.kurims.kyoto-u.ac.jp/~kenkyubu/kash...

タグ：数楽

posted at 11:02:34

#掛算　数学では掛け算の順序などどーでもいいと説明しても馬耳東風。「数学はそうかもしれないがこれは算数だから」で反論した気になっている。

どうすりゃいいのかね？

タグ：掛算

posted at 11:00:46

#掛算　教育的配慮から順序を教えているのだろうと思って、様々な根拠を提示して教育的効果がないことを諭しても馬耳東風。そもそも教育的配慮で教えているのではなく、彼らは「正しいこと」と思っていることを教えているのだから。

タグ：掛算

posted at 10:59:30

#掛算　一方で私は物理や数学を教えていているが、掛け算に順序があるなどというのは馬鹿げている、というと、「数学ではそうかもしれないが、算数では順序がある」という。「算数では」ということで、おかしなことも正当化されてしまうと思っている節がある。

タグ：掛算

posted at 10:55:46

#掛算　 twitter.com/temmusu_n/stat...
これに関しても教える側はそもそも３×４と４×３は意味が違うと思っている節がある。順序指導している教師に「順序を教えるのは便宜的なもので方便と言うことでしょうか？」と質問したら、「方便とは失礼な！」と怒られたことがある。

タグ：掛算

posted at 10:53:09

#掛算　つまり、同じ人物が以下の2つを主張していることになる。これがおかしなことであることに気づいていない。

子供は『どちらも同じ引き算』と抽象化することが出来ない。だから2種類の引き算を教える

子供が、『引き算には２種類ある』と認識できていない。困ったことだ」

タグ：掛算

posted at 10:51:08

#数楽当たり前のことだが、役に立つことが判明した後に「役に立つ」と言うのは易しい(知識が足りないせいでそれさえできないことも多いのだが) 。

しかし、そうなる前に役に立つかどうかを判定するのはものすごく難しい。

タグ：数楽

posted at 10:39:18

#数楽数学をやっていれば結構身近に感じられる例から、「おまえの研究が役に立たなければ無条件で願い事をかなえてやろう。役に立ったら魂をもらいうける」と言って来る悪魔とは絶対に契約してはいけないことがわかる。何かが「役に立つ」仕組みは簡単ではない。

タグ：数楽

posted at 10:35:06

#数楽柏原さんも、D加群の理論を使ってb函数に関する基本的結果を証明したときに、その仕事が機械学習の漸近挙動の主要項の決定に役に立つなどと予想できていたとは思えない。

タグ：数楽

posted at 10:31:47

#数楽広中さんが特異点解消を証明したときに、特異点解消が機械学習の漸近挙動の解析に役に立つことが判明して、優れたエンジニア達が特異点解消の勉強会を開くことになると予想できていたとは思えない。

タグ：数楽

posted at 10:29:07

#数楽大体において目の前に<DEL>お金儲けに</DEL>社会的に役に立つ数学的道具が転がっていてもそれに気付かないなんてことはたくさんある。事後的に誰かが役に立てているのを見てから、「〇〇は役に立つ」と言うのは容易。実際に容易なことは私のツイッターでの発言が証明している。

タグ：数楽

posted at 10:25:15

#数楽続き〜「おまえの"役に立たない"という予想が当たっていても当たってなくてもおまえの現世での願い事を叶えてやる。ただし、もしもおまえの"役に立たない"という予想が外れていたら魂をもらう」と言われたら契約する気にはなれない。役に立つめどはゼロだけどそんな賭けにはのれない。続く

タグ：数楽

posted at 10:21:28

牛越橋 @ushigoe_bashi

阿部酒店はいい日本酒置いてるし朝から開いてるし素晴らしいお店だよ。個人的には新潟ビールが置いてあるのが嬉しい twitter.com/amygdalingo/st...

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posted at 10:18:41

#数楽いつも意識して時事ネタには乗り遅れるようにしていますが…。私が「おまえの量子τ函数とその多項式性は役に立つのか？」と質問に今現在の本音を答えると「我々の生活水準を上げるために役に立つことがあるとは思えない」となります。しかし、悪魔がやって来て、〜続く

タグ：数楽

posted at 10:16:10

D. Zack Garza @dzackgarza

Accurate!! This highlights pretty much everything wrong with high school/lower div linear algebra pic.twitter.com/nRHC5PCs7J

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posted at 10:04:58

非公開

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posted at xx:xx:xx

問い合わせがあったので。#岩波DS3 とは、『岩波データサイエンス Vol.3（特集：因果推論）』という書籍のことです。みなさまよろしければぜひこの機会に
www.amazon.co.jp/dp/4000298534/...

タグ：岩波DS3

posted at 09:19:04

おまつ @matsuzakid

確かにボンフェローニの修正は厳しすぎてとても使えないんだよなあ　あと重回帰係数の一つ一つについてドメイン知識で見直す、というのは大事よね（忘れてた）// p値とAIC(赤池情報量基準)の関係について - 蛍光ペンの交差点[別館] windfall.hatenablog.com/entry/2015/06/...

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posted at 09:06:15

#掛算　ブログ主の回答　続き
＞だから，「どちらも同じ引き算」と抽象化できる前のステップとして，求残と求差のときの引き算の意味違いを具体物を使って実感することは大切だと思っているのですが。

タグ：掛算

posted at 08:56:10

#掛算　ブログ主の回答
＞数学の考え方としてはたぶんそうなのでしょう。
でも，算数入門期の幼い子どもたちの中には「リンゴからミカンは引けない…」というような具体的なことが原因で躓いてしまうということも起こりうるんですよね。

タグ：掛算

posted at 08:55:38

#掛算　私の質問
＞球残と求差を区別することはなぜ必要なのでしょうか？
どちらも全く同じ引き算であることを理解すれば十分だし、むしろ、「どちらも同じ」という抽象的思考の方が大切だと思うのですが。

タグ：掛算

posted at 08:51:02

#掛算
＞その数え棒を操作する様子を見ていると，「求差」の計算なのに，並べた数え棒から引く数を取ってしまう「求残」の操作をしたりするのです。
でも，答えの数値は合っているんですよね。
それに気づいて，もう一度「求残」と「求差」の違いを取り上げられる先生なら，安心ですね。

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posted at 08:49:37

#掛算　↓元教師のブログ
kazemanabi.at.webry.info/201102/article...
＞この「引き算には２種類ある」っていうことが，案外子どもたちに定着していないのではないかと思わされる場面に遭遇するんですよね。

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posted at 08:48:58

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#掛算　論争どころか、同一人物がＡっぽいこと言ってみたり、Ｂっぽいこと言ってみたりすることもしばしばある。この手のことは算数教育議論ではありがち。

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posted at 08:39:10

@temmusu_n #掛算
Ｂ「３×４と４×３は意味が全く異なります。どっちでもいいという人は算数が苦手に違いない。小学校からやり直すべき」

の2派がいる。両者の共通点は「順序擁護」というだけで、本来は相容れないはず。なのに両者が論争している場面を見たことない。

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posted at 08:32:04

@temmusu_n #掛算　順序指導擁護論でも、

Ａ　「順序を指導するのは、出来ない子に理解させるため。順序指導批判は、理解してしまっている大人の論理。算数・数学が得意だった人の傲慢な意見。そういう人も順序指導を受けたのに忘れている。上書きされるから問題ない」

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posted at 08:28:33

ただし、「リスク分析」という文脈では多少のこだわりはあります。黒木先生が参照されていた資料も、あくまで「リスク分析」という文脈を強く意識した資料であることにご留意いただければありがたいです。

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posted at 08:10:57

一般論としてはベイズ統計とか頻度主義とか主観確率云々とかわりとどうでも良い（事実上大差ない）と思ってますし、他の人から「ベイズ統計ってどうなの」と聞かれてもそう答えています。

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posted at 08:08:32

↓「真の分布」を何らかの参照点として持ちいることに対する動機づけが希薄なクラスタ、とかかなあ

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posted at 07:52:38

出発点として「市民と事業者との合意形成に基づく事前分布を設定する」のを許容するような立場を何と表現すればよかろうか

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posted at 07:25:25

うーんそう考えていくと先の(1)と(2)の区別の仕方もうまくないのか。

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posted at 07:23:01

ともかくberoberoさん激サンクスです。

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posted at 07:13:13

『真の分布を措定』という表現もちょっとウロンか。『参照点としての「真の分布（それ事態は不可知）」があるとして』とか？

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posted at 07:11:53

beroberoさんから、渡辺先生の議論を採り上げて「真の分布に興味がある」というのはおかしいのではないかというツッコミを受けました。確かにその通りですね。ちょっと考え直します（WAICについては『「真の分布」を措定した上での汎化誤差』といえばいいのかしら）

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posted at 07:08:02

@berobero11 ああそれは確かにそうですね。そうだなあ。

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posted at 07:02:56

松浦健太郎 @hankagosa

@takehikohayashi うーんどうでしょうか。僕の記憶では「真の分布に興味ある」という一文は見たことがないんですよね。一言で言うなら興味あるのは予測だと思います。

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posted at 07:00:53

@berobero11 「興味があるのは真の分布」だけど、それは不可知なので、汎化誤差を見ている（間違いの度合いを小さくする）ということですよね

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posted at 06:56:27

松浦健太郎 @hankagosa

@takehikohayashi リンク先をよく読むとそれそのものはNoだと読み取ったのですが…。真の分布に由来する汎化誤差(≒予測性能)という表現ならそうだと思います。

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posted at 06:54:51

@berobero11 「興味がある」のは真の分布ですよね？

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posted at 06:45:31

松浦健太郎 @hankagosa

@takehikohayashi 経緯をよく知らないのですが、渡辺澄夫先生は真の分布を求めることには真っ向否定してたと思うのですが…。
twitter.com/berobero11/sta...

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posted at 06:44:29

「豊洲市場の地下の化学物質濃度モニタリング」みたいな案件を扱うことが多いから、「真の分布」に興味が薄いのよねえ。解析している間にも何か状況が変わって「真の分布」も随時変わるような感じだし。「それまでのモニタリングデータから何が言えるか／どうするのか」を考えるのがお仕事のキモなので

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posted at 06:36:00

もうたぶん15年前くらい前に博士課程の院生として東北大青葉山キャンパス（理生物棟）の深夜2時くらいの誰もいないラボでC++での進化シミュレーションのコーディング作業のかたわら『黒木のなんでも掲示板』をよく眺めていたのでなんというかすげえプレッシャーを感じてる

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posted at 06:30:50

uncorrelated @uncorrelated

P(A)=P(B)=P(C)=1/3、 P(B Open|A)=1/2、P(B Open|C)=1 （| i は i が正解と言う条件）である事に注意すると、Cの確率がAの確率の倍だとすぐ分かるのでベイズの定理便利ヒャッハーと言う話なのだが、本当に便利なのかは確かに疑問である。

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posted at 03:38:45

承前）(2)のお仕事をされている方には、以下の本をオススメいたします。(2)の立場の半ば必然として、ベイズをベースに議論されています。

Risk Analysis: A Quantitative Guide David Vose www.amazon.co.jp/dp/B00DWI6SVC/...

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posted at 01:30:13