黒木玄 Gen Kuroki
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2017年10月08日(日)
@sekibunnteisuu いくらなんでもテントウムシにしてしまったら鳳さん（与謝野晶子の実兄）がかわいそうで見てられない。
#超算数 #モルグリコ
posted at 00:06:37
非公開
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posted at xx:xx:xx
#数楽 #JuliaLang
gist.github.com/genkuroki/d34e...
線形回帰のアニメーションの作り方
juliabox.com にアップロードして使える
出力をクリアしてアップロードできるサイズにおさえました。
posted at 06:25:30
#数楽 #JuliaLang
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
線形回帰のアニメーションの作り方
このファイルは生成されたアニメーション付き
Julia言語からmatplotlib.animationを使ってGIFアニメを作る方法もわかります。
posted at 06:28:29
#数楽 #JuliaLang 以上の2つは以下の2つの続きです。
gist.github.com/genkuroki/bc35...
測定スキルの異なる7人の科学者たち←外れ値で遊んでみる話
gist.github.com/genkuroki/1e1e...
動物の体重と脳の重さの関係
posted at 06:31:02
中山成彬氏の「日教組の強いところは学力が低い」発言のファクトチェックを何度もした。最新作→ oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/stat/... twitter.com/sspmi/status/9...
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posted at 08:32:31
おお、これを使ったら本当にJuliaのコードをコンパイルして実行ファイルができたぞ。。 #julialang JuliaComputing/static-julia: Static AOT Julia compilation github.com/JuliaComputing...
タグ： julialang
posted at 09:59:17
統合失調症を患った人を医療機関につなげる探偵会社。その社長・重川亮さんによると、「精神疾患のある人をカモにして成り立っている探偵会社は多く、業界の表沙汰にされたくない部分」だそうです。ライターの片岡健さんが取材しました。www.bengo4.com/other/n_6761/
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posted at 10:37:54
非公開
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posted at xx:xx:xx
維新公認候補となる長谷川豊、去年夏、死刑囚について「ゴミはごみ箱に捨てるべきだ」「死刑にするなら、もっと残酷に殺すべき」「小学校時代からその死刑執行シーンはみんなに見せた方がいい」なんてことも書いてたんですね。維新こそゴミなのでは。news.ameba.jp/entry/20160727...
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posted at 11:24:06
眼しか動かせないALS患者の榊さんがOriHime eyeを使い、視線入力で描かれた最新作がこちら。
おそらく、眼だけでここまで絵をかける人はおらず、人類未踏の領域。人の可能性を更新しているのは痺れる。 pic.twitter.com/y6HEG7cmC8
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posted at 15:18:59
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posted at xx:xx:xx
結果はなかなかおもしろい。きちっと検証できるツールを使ってファクトチェック。長野さんGJだね。
小池知事「核武装容認」サイトから削除？ 検証ツールで確認すると… - withnews（ウィズニュース） withnews.jp/article/f01710... #withnews
タグ： withnews
posted at 20:15:53
便所は大切＞ソ連の宇宙技術は最強過ぎたのだが、それを西側諸国が完全に理解したのはつい最近だった『ラヴェル船長の受難とソビエト及びロシアだけが保有する衛生管理技術』 ncode.syosetu.com/n4343eh/1/ #narou #narouN4343EH
タグ： narou narouN4343EH
posted at 22:31:06
#数楽 #JuliaLang q(x|ν)をt分布の確率密度函数とし、確率密度函数
p(x|ρ,ν) = q(x/ρ|ν)/ρ
のサンプルサイズが小さい場合の尤度函数の様子をプロットしてみました。
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
続く
posted at 23:43:49
#数楽 #JuliaLang その確率密度函数は
(エラー) = ρ×T、 Tは自由度νのt分布に従う確率変数
というモデルの確率密度函数です。エラーのサンプルを与えて、ρとνの値を最尤法で計算しました。右半分がサンプル(縦軸がエラー、横軸は無意味な番号付け)。続く pic.twitter.com/A9V0c0F404
posted at 23:49:03
#数楽 続き。左半分の色付けは対数尤度函数の-1倍です。色が黒い部分ほど対数尤度の-1倍が小さいので、尤度は高い。最適化による最尤法の計算は△からスタートして□でストップしています。きちんと黒い部分に収束している。続く
pic.twitter.com/A9V0c0F404
タグ： 数楽
posted at 23:51:22
#数楽 #JuliaLang 続き。自由度nuの大きなt分布は実質的に正規分布と区別がつかないので、添付画像の例で最尤法は正規分布になっていると判断していることになります。すなわち、最尤法さんは「外れ値はない」と判断している。
pic.twitter.com/A9V0c0F404
posted at 23:53:53
#数楽 確かにサンプルの上下のばらつき方を見ると外れ値はないように見える。
t分布の自由度nuの値がどんどん大きくなって行っているということから、最適化函数さんが「このサンプルには外れ値がないよ！！！」と叫んでいるように見える。
pic.twitter.com/A9V0c0F404
タグ： 数楽
posted at 23:56:01
