黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2016年10月18日

円周率の数字、5兆桁までで一番少ないの6でしたぬ。

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posted at 00:30:35

所長おち @02320_ochi

円周率の循環と言えば、700桁過ぎに9が6つ連続するところがある。ファインマンが気に入って、そこまで暗記したらしい。暗唱の最後に「9,9,9,9,9,9, and so on」で締めくくったとか。循環を匂わせる高度なギャグだと思うんだけど、なかなか判ってもらえない感じのアレ。

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posted at 00:36:50

大石雅寿 @mo0210

やや日刊カルト新聞: 新潟県新知事は“泰道”後継団体の代理人 dailycult.blogspot.com/2016/10/blog-p...

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posted at 01:10:45

松浦健太郎 @hankagosa

ブログ更新しました→「Python（PyStan）で「StanとRでベイズ統計モデリング」の5.1節を実行する」 - StatModeling Memorandum statmodeling.hatenablog.com/entry/pystan-r...

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posted at 06:16:35

調べ物をしていて、たまたま興味深いものを発見。1996年（平成8年）というと、大隅先生が基礎生物学研究所の教授になった年ですが、その翌年の1997年に私が基礎生物学研究所の電子計算機室だよりに書いたもの。 pic.twitter.com/rFdq6dvzdL

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posted at 10:56:52

1996年くらいというのは、まだPubMedが存在していなくて、論文検索には図書館に行って、Medlineを使わないとならなかった時代。課金されるので、興味本意で論文検索などもできなかった時代です。 twitter.com/yamagatm3/stat...

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posted at 10:59:17

Cellが、初めてオンラインで公開され始めた時代。懐かしい。当時、私は基生研だよりで、生物学系HPの紹介記事を書いていたのです。まだGoogleもなかった時代です。日本国内にはほとんど存在していなかった分子生物学系のHPを基生研で立ち上げたのも私でした。 twitter.com/yamagatm3/stat...

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posted at 11:03:33

このころは、誰がどういう論文を書いているのか、なんていうのも、よくわからなかった時代だったのです。論文を読むというのも、オンラインではないので、興味本位で論文検索して、それを読んでみるなんていうことは普通はできなかったのです。 twitter.com/yamagatm3/stat...

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posted at 11:08:18

何を言いたいかというと、1990年代の中頃というのは、論文や研究の評価というのも、そんなに気軽にできることではなかったということです。このサイトで分析されている論文の被引用数というのも、こういう時代であったと理解する必要があります。
scirex.grips.ac.jp/topics/archive... twitter.com/yamagatm3/stat...

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posted at 11:13:38

非公開

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#数楽このツイートの返答連鎖に"AIC vs. BIC"の件についての情報をまとめておく。

ci.nii.ac.jp/naid/110001185...
赤池弘次、AICとMDLとBIC、1996
【G. Schwarz～論文～BICはAICを否定するものとの誤解が広まることとなった】

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posted at 17:39:32

#数楽数値実験例紹介
twitter.com/genkuroki/stat...
扱われているケースで真のモデルを選択する確率の理論値が綺麗に再現されている。AICではn大で84.3%でそれより下がらない。BICではnが大きいほど大きくなる。

タグ：数楽

posted at 17:51:43

#数楽続き。以上の情報は既出。以下は別の数値実験例紹介

scikit-learn.org/stable/auto_ex...
Lasso model selection: Cross-Validation / AIC / BIC

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posted at 18:00:46

#数楽続き。さらに別の数値計算例紹介

d.hatena.ne.jp/bob3/20091209/p2
poLCAでCAICとｐ値を算出する方法が分かったのでメモ
AIC、BIC、CAIC、Chi.p、G.pの比較

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posted at 18:36:26

アホ卜ロル @ahotrol

水に流せ pic.twitter.com/R83EfUJp6z

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posted at 19:48:54

#数楽続き。添付画像は

www.slideshare.net/guestfee8698/c...
Cross-Validation

より。下線は引用者による。 pic.twitter.com/z1Y4g8ya2J

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posted at 20:35:51

#数楽続き。添付画像は

www.eecs.qmul.ac.uk/~sgg/papers/Xi...

より。AIC、BIC、CVの比較の例。 pic.twitter.com/cwZmJARIFO

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posted at 21:15:36

#数楽続き。以上の例を見た感じでも真のモデルを選択したければAICよりもBICを使った方が良さそうです。AICとBICが使えない場合にも利用できるWAICとWBICの使い分けについてはそれらの発見者の渡辺澄夫さんのサイトが詳しい→ watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/swatanab...

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posted at 22:43:21

#数楽続き。サンプルサイズをnと書くとき、AUCが有効な条件のもとで、AICと汎化誤差(=モデルによる真の分布の予測精度を表すKL情報量+定数)の2n倍の差はn→∞で0になります。AICは汎化誤差の2n倍を近似している。続く

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posted at 22:59:53