黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2016年10月12日

この対局時の最強フリーソフトの解析。スマホから遠隔操作でPC動かせるのでPCソフト解析で問題ない。
問題は一致率ではなく悪手疑問手が0％で評価値がきれいに右肩上がりになる点。変な話、千田先生のソフト戦術炸裂の時の棋譜でもここまで『このソフトが思う好手を指し続ける』のは珍しい。 pic.twitter.com/RH4EKRIDtP

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posted at 22:52:28

#掛算　みんなが騒ぎ立てることは無駄ではない。

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posted at 21:31:08

大幅に減った岐阜県下の小中学校における運動会での組み体操実施 blog.goo.ne.jp/mh0920-yh/e/79...　#掛算

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posted at 21:30:34

#数楽個人的な意見だが、大学一年の微積分で習う公式でガウス積分 ∫_{-∞}^∞ e^{-x^2}dx=√π は最も重要だと思う。ガウス積分は普遍的によく出て来る。左辺を見ても円周率は見えないが、右辺には円周率がいて、しかもその平方根になっている点も面白い。

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posted at 21:20:47

天むす名古屋 Temmus @temmusu_n

#数楽やっぱ基本としてラプラスの方法(ガウス積分近似)は偉大だよな。

ラプラスの方法が使えない場合のZ=∫exp(-nf(w))φ(w)dw の評価には特異点解消やらζ(s)=∫f(w)^s φ(w)dw を使えばよいということらしいが。

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posted at 21:17:39

#掛算ある教員採用試験問題集に小学校学習指導要領解説算数編54,5頁www.mext.go.jp/component/a_me...の数量関係の表が転載されていた。問題集の学習指導要領という項目の一部。受験用語なのだろうが、指導要領とその解説の境界がとても曖昧になっているとも思う。 pic.twitter.com/AxwpAmiUZ1

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posted at 20:16:24

非公開

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posted at xx:xx:xx

#数楽 KL情報量について理解していれば、未知の真の確率分布を小さな誤差で予測できることと、未知の確率分布が生成したデータを効率よく可逆圧縮できることが数学的に同じことだとわかります。

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posted at 17:14:23

#数楽可逆圧縮の下限の評価はマクミランの不等式で与えられます。解説を例のノートの終わりの方に書いておきました。
www.math.tohoku.ac.jp/~kuroki/LaTeX/...
実際には下界であることの証明しか書いていないのですが。ググればフルな証明(理想の圧縮の仕方)の解説は容易に見つかる。

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posted at 17:06:02

#数楽続き。その解釈もKL情報量の理解のために重要だと思います。しかし、KL情報量が予測の精度を測っていることを直接理解するにはSanovの定理についた学んだ方がよいと思います。

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posted at 17:00:56

#数楽あと渡辺澄夫さんはKullback-Leibler情報量を情報の不可逆圧縮のようなイメージで説明していることが多いような感じがします(印象論、誤解があるかも)。KL情報量は可逆圧縮のサイズが理想の圧縮よりどれだけ大きいか(可逆圧縮で生じた無駄)を意味しています。続く

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posted at 16:59:09

#数楽サイズnのサンプルを得るときに1つのルーレットをn回まわすのが普通のよくある設定。第7章第7.1節ではまず複数のルーレットのうちのどれかをある確率分布にしたがって選んでそれをn回まわす話になっている。これもまあ大した話じゃないんですけどね。

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posted at 16:52:17

#数楽その節に限っては、1つの固定された真の分布にしたがう独立同分布列でサンプルが得られていると考えてなくて、真の分布もパラメーターによって確率分布していると考えているのかな？

真の分布がその手のものだったらベイズ更新はどのように振る舞うのだろうか？

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posted at 16:49:34

#数楽第7章7.1節における「真の確率モデルと真の事前分布によって定義されるベイズ推測」の定義が私には理解不能でした。真の分布を実現可能な確率モデルと真の分布を与える真のパラメーターに台を持つデルタ事前分布の組による自明なベイズ推測のことなのかな？それとも〜続く

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posted at 16:46:28

#数楽ジェフリーズのリが抜けてジェフーズになっている誤植がなぜか直っていない。なぜだ？

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posted at 16:27:56

心理のおたけPh.D｜AWARD @psycle44

#数楽さきほどの「サンプル」の件撤回。ツイは削除した。

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posted at 16:26:07

世界中の各種データベースからデータを落としてRで解析するためのコードを、データベースごとにまとめてくれてる。いい人すぎる。github.com/ajdamico/asdfree

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posted at 16:18:11

#数楽渡辺澄夫著『ベイズ統計の理論と方法』を物理や数学出身者以外の一般人が買う場合の注意。この本をベイズ統計一般について最初に学ぶ本として買うのは無茶過ぎ。英語の本も含めて他の本では読めない理論的知識や俗説排除のための最新注意について知るために買うといい本。

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posted at 16:13:57

takehiko-i-hayashi @takehikohayashi

「動物と人間の感受性差」を考慮するために生物への無毒性濃度を10で割った値を管理基準とします、みたいな恐ろしく雑駁な世界です。何らかの説明が必要なのはいうまでもありません。

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posted at 14:53:37

takehiko-i-hayashi @takehikohayashi

「他人に論拠を説明する必要がある」ことを前景化させたいがための「間主観」推しです。また、リスク分析では実質上の精度は往々にしてコンセンサスベースの「エイヤな仮定」に支配されます。例えばエイヤッとLNT仮説を導入した時点でかなり莫大な不確実性が生じてるのでそここそがキモとなります

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posted at 14:48:03

数学が得意な人に聞くと「じっと見ればわかる」と言われる。将棋が強い人に聞くと「ひとめ、この一手ですね」と言われる。この手のことは他の分野でもたくさんありそうだな。

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posted at 14:16:22

松浦健太郎 @hankagosa

ベイズモデルの結果をお手軽に可視化するRライブラリ。Stanチームによって開発されはじめたみたい。すでにいいなぁと思うグラフがいくつかある。
github.com/stan-dev/bayes... pic.twitter.com/dzIw3fHmE6

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posted at 12:36:12

@UFOprofessor @vecchio_ciao @kuri_kurita 　 #掛算
↓に関連情報があります。大人でも、「０は偶数ではない」「０は倍数ではない」と思っている人がいます。定義次第だから間違いとは言えないのですが
8254.teacup.com/kakezannojunjo...

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posted at 11:53:47